用组内其他列的第一个或最后一个值替换数据帧中的 NA 值

Question

我有以下数据框:

Group<-c(A,A,A,B,B,B)
Dates<-(c("01-01-2000","02-01-2000","03-01-2000","01-05-2020","02-05-2020","03-05-2020"))
Departure<-c("01-01-2000","01-01-2000","01-01-2000",NA,NA,NA)
Arrival<-c(NA,NA,NA,"03-02-2020","03-02-2020","03-02-2020")
Dates<-data.frame(Dates,Departure,Arrival)
Dates

 Group  Dates      Departure    Arrival
     1  01-01-2000 02-01-2000       <NA>
     1  02-01-2000 02-01-2000       <NA>
     1  03-01-2000 02-01-2000       <NA>
     2  01-05-2000       <NA> 31-12-2020
     2  02-05-2000       <NA> 31-12-2020
     2  03-05-2000       <NA> 31-12-2020

这是我想做的:

• 对于“出发”列:如果值不是 NA，则保持原样。如果该值为 NA，则替换为每个组中“日期”列的第一个值。
• 对于“到达”列:如果该值不是 NA，则保持原样。如果该值为 NA，则替换为每个组中“日期”列的最后一个值。

然后我将获得以下数据框:

 Group  Dates      Departure    Arrival
     1  01-01-2000 02-01-2000   03-01-2000
     1  02-01-2000 02-01-2000   03-01-2000
     1  03-01-2000 02-01-2000   03-01-2000
     2  01-05-2000 01-05-2000   31-12-2020
     2  02-05-2000 01-05-2000   31-12-2020
     2  03-05-2000 01-05-2000   31-12-2020

我正在考虑使用 dplyr 中的 if else 和 group_by 的组合，但除此之外我陷入困境。任何建议将不胜感激!!

Answer 1

一个选项是在按“Group”分组后使用 replace_na(来自 tidyr)将 NA 元素替换为 “日期”列的第一个 或最后 值

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% 
   group_by(Group) %>% 
   mutate(Departure = replace_na(Departure, first(Dates)), 
          Arrival = replace_na(Arrival, last(Dates))) %>% 
   ungroup

注意:这里我们假设“日期”已被订购。如果没有，则转换为Date类后取min和max

library(lubridate)
df1 %>% 
   mutate(across(-Group, dmy)) %>%
   group_by(Group) %>% 
   mutate(Departure = replace_na(Departure, min(Dates)), 
          Arrival = replace_na(Arrival, max(Dates))) %>% 
   ungroup