替换R中的缺失值

Question

我需要帮助以更换以下虚拟文件中的丢失值。更换缺失值时，需要遵循以下规则。

1. 如果该列的两侧的值相同，该列的两个列的值都缺少值，则应用两侧的值替换缺失的值。

2. 如果两个相邻单元格值缺少值的列的两侧的值相同，则应用两侧的值替换缺失的值。

3. 如果该列两侧的值相同，其中3、4或更多相邻单元格缺少值，则应将缺失的值替换为其两侧的值

4. 如果缺少2007年Colum的值，则应将缺失值替换为IT

   的两侧的值，则应将其替换 为如果它们是相同的，则由2008年和2009年的价值替换

5. 如果缺少2017列中的值，则应将其替换为2016年和2015年的值。如果它们相同。

6. 如果包含缺失值的列两侧的值不同，则应将缺失的值替换为2007年至2017列之间最常见的值。

7. 如果2007年和2008年缺失，则将两个丢失的值替换为2009，如果2009 == 2010 == 2011

8. 如果2007、2008和2009丢失，请替换所有三个失误值，如果2010 == 2011 == 2012

9. 2008年和 2009 == 2013

10. 替换所有四件失误值，如果2017年和2016年丢失，则将两者都替换为2015，如果2015 == 2014 == 2014 == 2013 < /p>

11. 如果2017、2016和2015丢失，则替换为2014，如果2014 == 2013 == 2012

12. 替换所有三件失误值== 2011

13. 替换所有四件失误值，以创建每个情况

    在2007年和2017年创建独特价值的新变量

为每种情况下的虚拟数据

dput(gb)
structure(list(ID = 1:20, X2007 = c("a1", "v1", "", "e1", "d1", 
"g1", "t1", "b2w", "p1", "q1", "sd1", "fr4", "fr6", "gt7", "", 
"ju8", "ki9", "lo9", "", "i88"), X2008 = c("a1", "v1", "c1", 
"e1", "d1", "", "t1", "b2w", "", "", "", "", "", "", "", "", 
"", "", "", ""), X2009 = c("a1", "", "c1", "", "", "d1", "t1", 
"", "p1", "", "sd1", "", "fr6", "", "hj7", "ju8", "ki9", "lo9", 
"k99", "i88"), X2010 = c("a1", "", "", "e1", "", "d1", "", "", 
"p1", "", "sd1", "", "fr6", "gt7", "hj7", "", "ki9", "", "k99", 
""), X2011 = c("", "v1", "", "", "", "d1", "", "b2w", "p1", "q1", 
"sd1", "", "fr6", "gt7", "hj7", "", "ki9", "", "k99", ""), X2012 = c("a1", 
"v1", "c1", "e1", "", "", "", "b2w", "p1", "q1", "sd1", "", "fr6", 
"gt7", "hj7", "ju8", "ki9", "lo9", "k99", ""), X2013 = c("b1 ", 
"", "c1", "e1", "d1", "", "t1", "", "p1", "q1", "sd1", "fr4", 
"fr6", "gt7", "hj7", "ju8", "ki9", "lo9", "k99", ""), X2014 = c("", 
"v1", "", "", "d1", "g1", "t1", "", "", "q1", "", "fr4", "", 
"gt7", "", "ju8", "", "lo9", "", "i88"), X2015 = c("b3", "b6", 
"", "", "d1", "g1", "t1", "", "", "q1", "", "fr4", "", "", "", 
"ju8", "", "lo9", "", "i88"), X2016 = c("b4", "b6", "", "", "d1", 
"g1", "t1", "b2w", "", "", "", "fr4", "", "", "", "", "", "lo9", 
"", "i88"), X2017 = c("b5", "b6", "c1", "e1", "d1", "g1", "", 
"", "", "", "", "fr4", "", "", "", "", "", "lo9", "", "i88")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-20L))

Answer 1

这是一种可能的方法：

1. 转移更长的
2. 更改为“”到Na，并
3. 按ID修剪白色空间组
4. 在每个组中

• ：使用Zoo :: Locf，获取任何连续丢失的序列的“相邻”值
• 获取最常见的值（我为此创建一个小助手功能）
• 使用case_when（）

5. 枢轴键回到宽

most_common <- function(v) {
  tv = table(v[!is.na(v)])
  names(tv)[which.max(tv)]
}
gb %>% 
  pivot_longer(-ID,names_prefix = "X",names_transform = as.integer, names_to="year") %>% 
  mutate(value=if_else(value=="", as.character(NA), trimws(value))) %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(
    prevv=zoo::na.locf(value, na.rm=F),
    nextv=zoo::na.locf(value, na.rm=F, fromLast=T),
    mostf = most_common(value),
    # Now replace the NA
    nvalue = case_when(
      !is.na(value)~value, 
      prevv==nextv~prevv,
      is.na(value) & year==2007 & lead(value,1) == lead(value,2)~lead(value,1),
      is.na(value) & year==2017 & lag(value,1) == lag(value,2)~lag(value,1),
      TRUE~mostf
    )) %>% 
  pivot_wider(ID, names_from=year,names_prefix = "X", values_from=nvalue)

输出：

      ID X2007 X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013 X2014 X2015 X2016 X2017
   <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
 1     1 a1    a1    a1    a1    a1    a1    b1    a1    b3    b4    b5   
 2     2 v1    v1    v1    v1    v1    v1    v1    v1    b6    b6    b6   
 3     3 c1    c1    c1    c1    c1    c1    c1    c1    c1    c1    c1   
 4     4 e1    e1    e1    e1    e1    e1    e1    e1    e1    e1    e1   
 5     5 d1    d1    d1    d1    d1    d1    d1    d1    d1    d1    d1   
 6     6 g1    g1    d1    d1    d1    g1    g1    g1    g1    g1    g1   
 7     7 t1    t1    t1    t1    t1    t1    t1    t1    t1    t1    t1   
 8     8 b2w   b2w   b2w   b2w   b2w   b2w   b2w   b2w   b2w   b2w   b2w  
 9     9 p1    p1    p1    p1    p1    p1    p1    p1    p1    p1    p1   
10    10 q1    q1    q1    q1    q1    q1    q1    q1    q1    q1    q1   
11    11 sd1   sd1   sd1   sd1   sd1   sd1   sd1   sd1   sd1   sd1   sd1  
12    12 fr4   fr4   fr4   fr4   fr4   fr4   fr4   fr4   fr4   fr4   fr4  
13    13 fr6   fr6   fr6   fr6   fr6   fr6   fr6   fr6   fr6   fr6   fr6  
14    14 gt7   gt7   gt7   gt7   gt7   gt7   gt7   gt7   gt7   gt7   gt7  
15    15 hj7   hj7   hj7   hj7   hj7   hj7   hj7   hj7   hj7   hj7   hj7  
16    16 ju8   ju8   ju8   ju8   ju8   ju8   ju8   ju8   ju8   ju8   ju8  
17    17 ki9   ki9   ki9   ki9   ki9   ki9   ki9   ki9   ki9   ki9   ki9  
18    18 lo9   lo9   lo9   lo9   lo9   lo9   lo9   lo9   lo9   lo9   lo9  
19    19 k99   k99   k99   k99   k99   k99   k99   k99   k99   k99   k99  
20    20 i88   i88   i88   i88   i88   i88   i88   i88   i88   i88   i88