如何使用 tidyr complete 和 fill 函數擴展 R dataframe 中的 NA 列？

Question

我正在使用 tidyr complete()和fill()函數來擴展（向下復制）dataframe，因此所有 ID 元素都具有相同的行數。 底部發布的代碼正確擴展了所有字段，但 dataframe 的“Bal2”列除外，其中應擴展一系列 NA。 有關如何糾正此問題的任何建議？

NA 值確實在部署的更完整的代碼中用於計算目的。另請注意，我有另一個代碼片段可以正確擴展“Period_2”列，因此我不需要有關“Period_2”的幫助。 為了代碼簡潔，它被省略了。

下面說明了生成testDF和testDF1數據幀時的問題：

代碼：

library(dplyr)
library(tidyr)

testDF <-
  data.frame(
    ID = c(rep(1,5),rep(50,3),rep(60,3)),
    Period_1 = c(1:5,1:3,1:3),
    Period_2 = c("2012-06","2012-07","2012-08","2012-09","2012-10","2013-06","2013-07","2013-08","2012-10","2012-11","2012-12"),
    Bal1 = c(rep(10,5),21:23,36:34),
    Bal2 = c(rep(12,8),rep(NA,3))
  )

testDF1 <- testDF %>%
  tidyr::complete(ID, nesting(Period_1)) %>%
  tidyr::fill(Bal1, Bal2, .direction = "down")
testDF1 <- as.data.frame(testDF1)

Answer 1

如評論中所述，按ID分組，這應該得到解決：

library(dplyr)
# library(tidyr)
testDF %>%
  tidyr::complete(ID, tidyr::nesting(Period_1)) %>%
  group_by(ID) %>%
  tidyr::fill(Bal1, Bal2, .direction = "down") %>%
  ungroup()
# # A tibble: 15 x 5
#       ID Period_1 Period_2  Bal1  Bal2
#    <dbl>    <int> <chr>    <dbl> <dbl>
#  1     1        1 2012-06     10    12
#  2     1        2 2012-07     10    12
#  3     1        3 2012-08     10    12
#  4     1        4 2012-09     10    12
#  5     1        5 2012-10     10    12
#  6    50        1 2013-06     21    12
#  7    50        2 2013-07     22    12
#  8    50        3 2013-08     23    12
#  9    50        4 NA          23    12
# 10    50        5 NA          23    12
# 11    60        1 2012-10     36    NA
# 12    60        2 2012-11     35    NA
# 13    60        3 2012-12     34    NA
# 14    60        4 NA          34    NA
# 15    60        5 NA          34    NA

Answer 2

在fill() dplry::group_by() ) ：

require(dplyr)
#> Loading required package: dplyr
require(tidyr)
#> Loading required package: tidyr

test <- tribble(
  ~id,    ~value,
  "A",    80,
  "A",    NA,
  "A",    NA,
  "B",    NA,
  "B",    NA
)

fill(test, value)
#> # A tibble: 5 × 2
#>   id    value
#>   <chr> <dbl>
#> 1 A        80
#> 2 A        80
#> 3 A        80
#> 4 B        80
#> 5 B        80

test <- group_by(test, id)
fill(test, value)
#> # A tibble: 5 × 2
#> # Groups:   id [2]
#>   id    value
#>   <chr> <dbl>
#> 1 A        80
#> 2 A        80
#> 3 A        80
#> 4 B        NA
#> 5 B        NA

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