Исходя из расширения этого вопроса , у меня есть аккуратный тиббл с несколькими "вложенными группами", где некоторые из них содержат NA в последнем ряду.
# A tibble: 16 x 9
# Groups: VP, Con, Dir [2]
VP Con Dir Seg time_seg mean_v_seg sd_v_seg mean_abs_v_seg sd_abs_v_seg
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 10 2 1 1 1810 233. 142. 233. 142.
2 10 2 1 2 260 105. 77.0 105. 77.0
3 10 2 1 3 540 158. 98.0 158. 98.0
4 10 2 1 4 1470 219. 125. 219. 125.
5 10 2 1 5 460 359. 233. 359. 233.
6 10 2 1 6 690 281. 149. 281. 149.
7 10 2 1 7 760 599. 281. 599. 281.
8 10 2 1 8 NA NA NA NA NA
9 10 2 2 1 320 88.0 103. 88.0 103.
10 10 2 2 2 1110 183. 75.3 183. 75.3
11 10 2 2 3 450 40.6 44.4 40.6 44.4
12 10 2 2 4 600 67.8 53.7 67.8 53.7
13 10 2 2 5 1680 178. 107. 178. 107.
14 10 2 2 6 730 227. 99.2 227. 99.2
15 10 2 2 7 850 224. 192. 224. 192.
16 10 2 2 8 840 463. 243. 463. 243.
Теперь я заметил, что для этих групп НС должны быть в первом ряду, а не в последнем. Поэтому я думал об использовании lag для перемещения данных в столбцах между time_seg и sd_abs_v_seg на строку дальше вниз, используя вместо (я не хочу новых столбцов).
Следовательно, желаемый результат будет
# A tibble: 16 x 9
# Groups: VP, Con, Dir [2]
VP Con Dir Seg time_seg mean_v_seg sd_v_seg mean_abs_v_seg sd_abs_v_seg
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 10 2 1 1 NA NA NA NA NA
2 10 2 1 2 1810 233. 142. 233. 142.
3 10 2 1 3 260 105. 77.0 105. 77.0
4 10 2 1 4 540 158. 98.0 158. 98.0
5 10 2 1 5 1470 219. 125. 219. 125.
6 10 2 1 6 460 359. 233. 359. 233.
7 10 2 1 7 690 281. 149. 281. 149.
8 10 2 1 8 760 599. 281. 599. 281.
9 10 2 2 1 320 88.0 103. 88.0 103.
10 10 2 2 2 1110 183. 75.3 183. 75.3
11 10 2 2 3 450 40.6 44.4 40.6 44.4
12 10 2 2 4 600 67.8 53.7 67.8 53.7
13 10 2 2 5 1680 178. 107. 178. 107.
14 10 2 2 6 730 227. 99.2 227. 99.2
15 10 2 2 7 850 224. 192. 224. 192.
16 10 2 2 8 840 463. 243. 463. 243.
Я думал об использовании mutate вместе с параметром ifelse, однако тогда мне пришлось бы указывать каждый столбец, в котором должна происходить замена.
Поэтому я думал об использовании mutate_at - vars() вместе с ifelse (что должно проверить, завершена ли эта группа). Нечто подобное this близко, однако, оно также генерирует новые столбцы (которые я не хочу).
Есть ли в dplyr функциональность, которая могла бы решить эту проблему?
Ниже dput для воспроизведения.
structure(list(VP = c(10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L,
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L), Con = c(2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), Dir = c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L),
Seg = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
6L, 7L, 8L), time_seg = c(1810L, 260L, 540L, 1470L, 460L,
690L, 760L, NA, 320L, 1110L, 450L, 600L, 1680L, 730L, 850L,
840L), mean_v_seg = c(232.726734030707, 104.655087869347,
157.902075043105, 219.283376258725, 359.45973673094, 280.549706434598,
599.424071456088, NA, 87.9826401741796, 182.735676197134,
40.6448541145307, 67.7977476910328, 177.773637255357, 227.483717669439,
224.429379556985, 462.826739492667), sd_v_seg = c(141.879040585992,
77.0389438694476, 97.9539089123486, 125.076162880904, 233.204343193672,
149.049291752719, 280.885009497318, NA, 102.904347085381,
75.3257592307251, 44.4481451785732, 53.7088336445736, 106.75027532838,
99.2415032284702, 192.206130493083, 243.219568282535), mean_abs_v_seg = c(232.726734030707,
104.655087869347, 157.902075043105, 219.283376258725, 359.45973673094,
280.549706434598, 599.424071456088, NA, 87.9826401741796,
182.735676197134, 40.6448541145307, 67.7977476910328, 177.773637255357,
227.483717669439, 224.429379556985, 462.826739492667), sd_abs_v_seg = c(141.879040585992,
77.0389438694476, 97.9539089123486, 125.076162880904, 233.204343193672,
149.049291752719, 280.885009497318, NA, 102.904347085381,
75.3257592307251, 44.4481451785732, 53.7088336445736, 106.75027532838,
99.2415032284702, 192.206130493083, 243.219568282535)), row.names = c(NA,
-16L), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), vars = c("VP",
"Con", "Dir"), drop = TRUE, indices = list(0:7, 8:15), group_sizes = c(8L,
8L), biggest_group_size = 8L, labels = structure(list(VP = c(10L,
10L), Con = c(2L, 2L), Dir = 1:2), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame", vars = c("VP",
"Con", "Dir"), drop = TRUE))
Base