r - 填补缺失的水平

Question

我有以下类型的数据框:

Country <- rep(c("USA", "AUS", "GRC"),2)
Year    <- 2001:2006
Level   <- c("rich","middle","poor",rep(NA,3))
df <- data.frame(Country, Year,Level)

df 
Country Year  Level
1     USA 2001   rich
2     AUS 2002 middle
3     GRC 2003   poor
4     USA 2004   <NA>
5     AUS 2005   <NA>
6     GRC 2006   <NA>

我想在右列的最后用正确的级别标签填充缺失值。

所以预期的结果应该是这样的:

Country Year  Level
1     USA 2001   rich
2     AUS 2002 middle
3     GRC 2003   poor
4     USA 2004   rich
5     AUS 2005 middle
6     GRC 2006   poor

Answer 1

我们可以按“国家/地区”分组并获得非 NA 唯一值

library(dplyr)
df %>%
    group_by(Country) %>% 
    dplyr::mutate(Level = Level[!is.na(Level)][1])
# A tibble: 6 x 3
# Groups:   Country [3]
#  Country  Year  Level
#   <fctr> <int> <fctr>
#1     USA  2001   rich
#2     AUS  2002 middle
#3     GRC  2003   poor
#4     USA  2004   rich
#5     AUS  2005 middle
#6     GRC  2006   poor

如果我们已经加载 dplyr连同 plyr ，最好明确指定 dplyr::mutate或 dplyr::summarise以便它使用来自 dplyr 的函数. plyr中也有同样的功能它可能会屏蔽 dplyr 的功能当两者都加载时创建不同的行为。