R - Заменить переменные строки в кадре данных переменными из другой строки

Question

У меня есть список фреймов данных, аналогичный представленному ниже, но со 100+ столбцами:

# reproducible example
df <- data.frame(
  Name = c("Name1", "Name2", "Name3", "Name4", "Name5"),
  Date = c("2018-01-01", "2018-01-02"),
  Value1 = c(rnorm(5, 2, 3), rnorm(5, 4, 1)),
  Value2 = c(rnorm(5, 12, 4), rnorm(5, 5, 8)),
  Value3 = c(rnorm(5, 22, 13), rnorm(5, 7, 10))
)

# transform data frame into list
df <- split(df, df$Name)

Для каждого фрейма данных в списке я хотел бы заменить последнюю строку на значения изодин предыдущий ряд.Например, для каждого фрейма данных в списке я хотел бы заменить [2, 3:5] на [1, 3:5].

> tail(df[["Name1"]], n = 2)
   Name       Date    Value1    Value2    Value3
1 Name1 2018-01-01 0.9184539 15.658510 29.219707
2 Name1 2018-01-02 3.8875463  3.628546  9.777399

Я не уверен, что преобразование моего фрейма данных в список - лучший способчтобы пойти по этому поводу, так что любые другие предложения приветствуются.Я попытался решить эту проблему, как описано ниже, но моя попытка заменяет только последнюю строку во фрейме данных со второй на последнюю строку.

Моя попытка

# reproducible example
df <- data.frame(
  Name = c("Name1", "Name2", "Name3", "Name4", "Name5"),
  Date = c("2018-01-01", "2018-01-02"),
  Value1 = c(rnorm(5, 2, 3), rnorm(5, 4, 1)),
  Value2 = c(rnorm(5, 12, 4), rnorm(5, 5, 8)),
  Value3 = c(rnorm(5, 22, 13), rnorm(5, 7, 10))
)

# arrange by Name and Date
df <- df %>% dplyr::arrange(Name, Date)

# attempt to replace 
df[length(df$Name), c(3:5)] <- df[length(df$Name)-1, c(3:5)]

# result
tail(df, n = 4)

> tail(df, n = 4)
    Name       Date    Value1    Value2    Value3
7  Name4 2018-01-01  3.242383 -11.44217 -1.215688
8  Name4 2018-01-02 -4.042093  18.18184  1.544271
9  Name5 2018-01-01 -1.930195  13.18662 18.889372
10 Name5 2018-01-02 -1.930195  13.18662 18.889372

Answer 1

A tidyverse раствор.Я не думаю, что преобразование в список необходимо.df - это фрейм данных в вашем примере.Мы можем заменить последнюю строку на NA, а затем использовать fill для заполнения предыдущей строкой.

library(tidyverse)

df2 <- df %>%
  group_by(Name) %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Value")), 
            funs(ifelse(row_number() == max(row_number()), NA, .))) %>%
  fill(starts_with("Value")) %>%
  ungroup()
df2
# # A tibble: 10 x 5
#    Name  Date       Value1 Value2 Value3
#    <fct> <fct>       <dbl>  <dbl>  <dbl>
#  1 Name1 2018-01-01  1.35   14.5   34.2 
#  2 Name1 2018-01-02  1.35   14.5   34.2 
#  3 Name2 2018-01-02  2.42    4.43  19.5 
#  4 Name2 2018-01-01  2.42    4.43  19.5 
#  5 Name3 2018-01-01  4.60   14.1   15.8 
#  6 Name3 2018-01-02  4.60   14.1   15.8 
#  7 Name4 2018-01-02  6.36   11.4    9.40
#  8 Name4 2018-01-01  6.36   11.4    9.40
#  9 Name5 2018-01-01  0.214   8.34  33.8 
# 10 Name5 2018-01-02  0.214   8.34  33.8 

Следующее может быть даже лучше.Эта функция не использует функцию fill и также не меняет порядок строк.

df2 <- df %>%
  group_by(Name) %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Value")), 
            funs(ifelse(row_number() == max(row_number()), 
                        nth(., n = max(row_number()) - 1),
                        .))) %>%
  ungroup()
df2
# # A tibble: 10 x 5
#    Name  Date       Value1 Value2 Value3
#    <fct> <fct>       <dbl>  <dbl>  <dbl>
#  1 Name1 2018-01-01   4.40  13.5   28.0 
#  2 Name2 2018-01-02   1.82   8.23  20.9 
#  3 Name3 2018-01-01   1.07  16.9    7.50
#  4 Name4 2018-01-02   1.09   8.05  14.4 
#  5 Name5 2018-01-01   1.17  11.6   24.0 
#  6 Name1 2018-01-02   4.40  13.5   28.0 
#  7 Name2 2018-01-01   1.82   8.23  20.9 
#  8 Name3 2018-01-02   1.07  16.9    7.50
#  9 Name4 2018-01-01   1.09   8.05  14.4 
# 10 Name5 2018-01-02   1.17  11.6   24.0