dplyr行与滞后变量

Question

我试图按照下面的代码使用另一个相关变量来填充变量中的NA。

test <- tibble(x = c(1,4,3,2,5,6), y = c(2,NA,6,NA,NA,5))
test <- test %>% mutate(chng = x/lag(x,1))
for(i in 1:nrow(test)){
  if(is.na(test$y[i])) test$y[i] <- test$y[i - 1] * test$chng[i]
}

我可以在dplyr中执行相同的操作吗？ 我已经尝试了逐行，但似乎无法识别滞后函数。

test %>% rowwise() %>% mutate(y = ifelse(is.na(y), lag(y,1) * chng, y))

连续的多个NA也使我无法创建由滞后变量组成的新列。

Answer 1

您可以重复dplyr操作，直到所有NA都填满：

while(sum(is.na(test$y)) > 0){
  test <- test %>%
    mutate(y = ifelse(is.na(y), lag(y,1) * chng, y))
}

# A tibble: 6 x 3
      x     y   chng
  <dbl> <dbl>  <dbl>
1     1     2 NA    
2     4     8  4    
3     3     6  0.75 
4     2     4  0.667
5     5    10  2.5  
6     6     5  1.2 

我很确定这不会为您节省任何计算时间。

Answer 2

它不起作用，因为在逐行中您对一行的子集使用了滞后。 在进入行模式之前，创建y.lag的新列将起作用：

test %>% mutate(y.lag = lag(y,1)) %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(y = ifelse(is.na(y), y.lag * chng, y)) %>%
  select(-y.lag)