Вменение NA с условным LOCF

Я обновил новую другую проблему. На этот раз я хотел бы получить столбец Oxy2 от Oxy.

ID Oxy  Y   Oxy2
1  NA 2010   NA
1   0 2011    0
1  NA 2012   NA
1   1 2013    1
1  NA 2014    1
1  NA 2015    1
1  -1 2016    1
2   0 2011    0
2  NA 2012   NA
2   1 2013    1
2  -1 2014    1
3   0 2012    0
3  -1 2013   -1
3  NA 2014   NA
4  -1 2010   -1
4   1 2011    1
4  -1 2012    1
4  -1 2013    1
4   0 2014    1
4  NA 2015    1

По сути, мне нужно сохранить NA, если они есть, когда предыдущие значения моей переменной Oxy равны 0 или -1, и заменить все, что следует после появления первой 1, на 1.

Еще раз спасибо за ваши предложения.


r dplyr na plyr locf
person SimoneG    schedule 06.12.2019    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward 

library(dplyr)
library(zoo)
df %>% 
   group_by(ID) %>% 
   mutate(Ins1=na.locf(ifelse(is.na(Ins) & lag(Ins)==0, 999, Ins), na.rm = FALSE), Ins2=na_if(Ins1, 999))
   #one step version
   #mutate(Ins1 = na_if(na.locf(ifelse(is.na(Ins) & lag(Ins)==0, 999, Ins), na.rm = FALSE), 999))

# A tibble: 8 x 5
# Groups:   ID [2]
     ID   Ins     Y  Ins1  Ins2
  <int> <int> <int> <dbl> <dbl>
1     1     0  2010     0     0
2     1    NA  2011   999    NA
3     1     1  2012     1     1
4     1    NA  2013     1     1
5     1    NA  2014     1     1
6     2     0  2011     0     0
7     2     0  2012     0     0
8     2    NA  2013   999    NA

Обновление: чтобы решить проблему -1, я добавляю небольшое изменение к тому, что @user12492692 предложил в редактировании, а именно заменил | на %in%

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(Ins1 = na.locf(ifelse(is.na(Ins) & lag(Ins) %in% c(0,-1), 999, Ins), na.rm = FALSE), 
         Ins2 = na_if(Ins1, 999))
person A. Suliman    schedule 06.12.2019
comment
Большое спасибо @A.Suliman за ваш ответ. На самом деле может быть какой-то идентификатор, у которого может отсутствовать INS при запуске. Это дает мне следующую ошибку. Столбец Ins1 должен иметь длину 10 (размер группы) или один, а не 9 - person SimoneG; 06.12.2019
comment
@user:8467042, не могли бы вы еще раз мне помочь? - person SimoneG; 10.12.2019
comment
@user12492692 user12492692 Думаю, лучше задать новый вопрос. Дайте ссылку, я посмотрю. - person A. Suliman; 10.12.2019
comment
@user8467042 stackoverflow.com/questions/59275742/ - person SimoneG; 11.12.2019

arrow_upward
0
arrow_downward

Вот еще одна альтернатива, которая заполняет все значения с помощью LOCF, а затем добавляет NA после нулей:

library(dplyr)

df1 %>%
  mutate(Ins_b = Ins[!is.na(Ins)][cumsum(!is.na(Ins))],
         Ins_b = replace(Ins_b, is.na(Ins) & Ins_b == 0, NA))

  ID Ins    Y Ins_b
1  1   0 2010     0
2  1  NA 2011    NA
3  1   1 2012     1
4  1  NA 2013     1
5  1  NA 2014     1
6  2   0 2011     0
7  2   0 2012     0
8  2  NA 2013    NA
person Andrew    schedule 06.12.2019
comment
Спасибо @Andrew за хорошее решение. Это сработало, но не помогло для тех наблюдений, у которых первые Ins были NA (которые должны оставаться NA). - person SimoneG; 06.12.2019
comment
@ user12492692, вам нужно делать это по группам? - person Andrew; 07.12.2019
comment
Да, @Andrew, всегда по группе (ID), отсортированной по году. - person SimoneG; 07.12.2019