填充数字列和字符列，条件是上一个值和下一个值相等。

Question

请注意，我的问题与this one不同

在下面的数据中，我想填充数值列和字符列，它们都是NA，基于在NA之前的邮政编码的areacode和type是在NA之后的相同的areacode和type的条件。

一句话：“因为zipcode 1002有黏土，zipcode 1004有黏土，我们假设zipcode 1003有黏土。”

我想使用this approach，但是na.fill只填充数值。

dat <- structure(list(zipcode = c(1001, 1002, 1003, 1004), areacode = c(4, 
4, NA, 4), type = structure(c(3L, 3L, NA, 3L), .Label = c("", 
"sand", "clay", "na2"), class = "factor"), region = c(3, 3, 
NA, 3)), class = c("data.table", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-4L))

   zipcode areacode type region
1:    1001        4 clay      3
2:    1002        4 clay      3
3:    1003       NA <NA>     NA
4:    1004        4 clay      3

dat2 <- structure(list(zipcode = c(1001, 1002, 1003, 1004), areacode = c(4, 
4, NA, 1), type = structure(c(3L, 3L, NA, 2L), .Label = c("", 
"sand", "clay", "na2"), class = "factor"), region = c(3, 3, NA, 
3)), class = c("data.table", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-4L))

   zipcode areacode type region
1:    1001        4 clay      3
2:    1002        4 clay      3
3:    1003       NA <NA>     NA
4:    1004        1 sand      3

最好的方法是什么？

期望输出dat

   zipcode areacode type region
1:    1001        4 clay      3
2:    1002        4 clay      3
3:    1003        4 clay      3
4:    1004        4 clay      3

期望输出dat2

   zipcode areacode type region
1:    1001        4 clay      3
2:    1002        4 clay      3
3:    1003       NA <NA>     NA
4:    1004        1 sand      3

编辑：

下面的内容是不够的，因为它将填写clay，即使第四行表示sand。

dat2 %>%
  fill(areacode, type, region)

   zipcode areacode type region
1:    1001        4 clay      3
2:    1002        4 clay      3
3:    1003        4 clay      3
4:    1004        1 sand      3

dat2[, lapply(.SD, zoo::na.locf)]

   zipcode areacode type region
1:    1001        4 clay      3
2:    1002        4 clay      3
3:    1003        4 clay      3
4:    1004        1 sand      3

Answer 1

使用dplyr

library(dplyr)
dat2 |> 
  mutate(type = as.character(type)) |> 
  mutate(across(2:4,
                ~ ifelse(is.na(.) & lag(areacode) == lead(areacode) & lag(type) == lead(type),
                         lag(.),
                         .)))

  zipcode areacode type region
1    1001        4 clay      3
2    1002        4 clay      3
3    1003       NA <NA>     NA
4    1004        1 sand      3

dat |> 
  mutate(type = as.character(type)) |> 
  mutate(across(2:4,
                ~ ifelse(is.na(.) & lag(areacode) == lead(areacode) & lag(type) == lead(type),
                         lag(.),
                         .)))

  zipcode areacode type region
1    1001        4 clay      3
2    1002        4 clay      3
3    1003        4 clay      3
4    1004        4 clay      3