有条件地在两列上分配值或删除行

Question

我只是在R中合并了纵向数据，发现了一个问题。 我的数据框df（大致）如下所示：

Clinic   ID   Year    Result  
A         1   2000        50
A         1   2002
A         1   2004     
A         2   2000      
A         2   2002      
A         2   2004      1100
B         1   2000
B         1   2002
B         1   2004 

我们需要具有测试结果的患者的所有年度数据，并需要将Result值分配给该患者的所有行的方法。 我需要丢弃没有任何记录的患者。 在此示例中，我需要在诊所A保留患者1和2的所有行，但在诊所B保留患者1的所有行。此外，在诊所AI中，患者1的所有行都必须列出“ 50”，因为是他的测试结果。

我认为最终我可以使用：df [！is.na（df $ Result），] ...但是我无法弄清楚在删除NA之前如何将'Result'值共享给所有相关行。

df <- transform(df, NewResult = (Clinic, ID, Fun=Function(Result) ifelse(Result>0 == Result, NA))

这行不通； 它返回了一个错误。 指导表示赞赏。

我需要的是：

Clinic   ID   Year    Result  
A         1   2000        50
A         1   2002        50
A         1   2004        50
A         2   2000      1100
A         2   2002      1100
A         2   2004      1100
B         1   2000        NA
B         1   2002        NA
B         1   2004        NA

Answer 1

我们可以使用来自zoo na.locf进行此操作， na.locf在按“诊所”和“ ID”分组后用非NA值填充NA值

library(data.table)
library(zoo)
setDT(df)[, Result := na.locf(na.locf(Result, na.rm = FALSE), 
                        fromLast=TRUE, na.rm = FALSE), .(Clinic, ID)]

---

或者我们可以使用tidyverse fill

library(tidyverse)
df %>% 
   group_by(Clinic, ID) %>% 
   fill(Result) %>%
   fill(Result, .direction = "up")    
#   Clinic    ID  Year Result
#   <chr> <int> <int>  <int>
#1      A     1  2000     50
#2      A     1  2002     50
#3      A     1  2004     50
#4      A     2  2000   1100
#5      A     2  2002   1100
#6      A     2  2004   1100
#7      B     1  2000     NA
#8      B     1  2002     NA
#9      B     1  2004     NA