Заполните NA с множителем предыдущего значения в R

Question

У меня есть фрейм данных, который содержит упорядоченный список значений (var1) для каждой страны на дату. Там, где есть NA, я хотел бы заполнить NA путем умножения значения в столбце множителя на предыдущее значение. В конечном итоге это будет увеличение по сравнению с предыдущим значением по множителю.

Существующий фрейм данных

df <- data.frame(Date = seq(ymd("2020-01-01",tz= Sys.timezone()),ymd("2020-01-05",tz= Sys.timezone()),86400),
                 Country=c(rep("USA",5),rep("INDIA",5),rep("POLAND",5),rep("SWITZERLAND",5)),
                 var1= c(20:21,rep(NA,3))
                 ,multiplier= c(rep(1.1,5),rep(1.2,5),rep(1.5,5),rep(1.1,5)))

df
         Date     Country var1 multiplier
1  2020-01-01         USA   20        1.1
2  2020-01-02         USA   21        1.1
3  2020-01-03         USA   NA        1.1
4  2020-01-04         USA   NA        1.1
5  2020-01-05         USA   NA        1.1
6  2020-01-01       INDIA   20        1.2
7  2020-01-02       INDIA   21        1.2
8  2020-01-03       INDIA   NA        1.2
9  2020-01-04       INDIA   NA        1.2
10 2020-01-05       INDIA   NA        1.2
11 2020-01-01      POLAND   20        1.5
12 2020-01-02      POLAND   21        1.5
13 2020-01-03      POLAND   NA        1.5
14 2020-01-04      POLAND   NA        1.5
15 2020-01-05      POLAND   NA        1.5
16 2020-01-01 SWITZERLAND   20        1.1
17 2020-01-02 SWITZERLAND   21        1.1
18 2020-01-03 SWITZERLAND   NA        1.1
19 2020-01-04 SWITZERLAND   NA        1.1
20 2020-01-05 SWITZERLAND   NA        1.1

Ожидаемый результат Ожидаемый результат должен иметь NA в var1, заполненные произведением значения множителя и предыдущего значения. Например, значение var1 для США 3 января будет 21 * 1,1 = 23,1

#After manipulation I should get the following
df
    Date     Country   var1 multiplier
1  1-Jan         USA 20.000        1.1
2  2-Jan         USA 21.000        1.1
3  3-Jan         USA 23.100        1.1
4  4-Jan         USA 25.410        1.1
5  5-Jan         USA 27.951        1.1
6  1-Jan       INDIA 20.000        1.2
7  2-Jan       INDIA 21.000        1.2
8  3-Jan       INDIA 25.200        1.2
9  4-Jan       INDIA 30.240        1.2
10 5-Jan       INDIA 36.288        1.2
11 1-Jan      POLAND 20.000        1.5
12 2-Jan      POLAND 21.000        1.5
13 3-Jan      POLAND 31.500        1.5
14 4-Jan      POLAND 47.250        1.5
15 5-Jan      POLAND 70.875        1.5
16 1-Jan SWITZERLAND 20.000        1.1
17 2-Jan SWITZERLAND 21.000        1.1
18 3-Jan SWITZERLAND 23.100        1.1
19 4-Jan SWITZERLAND 25.410        1.1
20 5-Jan SWITZERLAND 27.951        1.1

Спасибо за ваш ответ заранее

Answer 1

Вот опция в data.table с использованием также base::cumprod:

library(data.table)
ix <- setDT(df)[is.na(var1), which=TRUE]
df[, var1 := as.double(nafill(var1, "locf"))][
    ix, var1 := var1 * cumprod(multiplier), Country]

Answer 2

Я не вижу, как это легко сделать с помощью dplyr, но это достаточно просто с помощью al oop:

n = nrow(df)

for(i in 2:n){
  if(is.na(df$var1[i])){
    df$var1[i] = df$var1[i - 1] * df$multiplier[i]
  }
}

Это, конечно, предполагает, что первая строка не есть NA. Если вы хотите справиться с этим, вам нужно добавить оператор if.

Answer 3

Мы можем использовать accumulate2, чтобы после группировки по «Страна» и группе, созданной путем принятия кумулятивной суммы не-NA логических элементов «var1». accumulate2 выполняет умножение на «множитель» и заменяет следующий элемент предыдущим умноженным значением

library(dplyr)
library(purrr)
df %>%
    group_by(Country) %>% 
    group_by(grp = cumsum(!is.na(var1)), .add = TRUE) %>%
    mutate(var1 = accumulate2(var1, multiplier[-1],  ~ ..1 * ..3)) %>%
    unnest(c(var1))  %>%
    as.data.frame
#          Date     Country   var1 multiplier grp
#1  2020-01-01         USA 20.000        1.1   1
#2  2020-01-02         USA 21.000        1.1   2
#3  2020-01-03         USA 23.100        1.1   2
#4  2020-01-04         USA 25.410        1.1   2
#5  2020-01-05         USA 27.951        1.1   2
#6  2020-01-01       INDIA 20.000        1.2   1
#7  2020-01-02       INDIA 21.000        1.2   2
#8  2020-01-03       INDIA 25.200        1.2   2
#9  2020-01-04       INDIA 30.240        1.2   2
#10 2020-01-05       INDIA 36.288        1.2   2
#11 2020-01-01      POLAND 20.000        1.5   1
#12 2020-01-02      POLAND 21.000        1.5   2
#13 2020-01-03      POLAND 31.500        1.5   2
#14 2020-01-04      POLAND 47.250        1.5   2
#15 2020-01-05      POLAND 70.875        1.5   2
#16 2020-01-01 SWITZERLAND 20.000        1.1   1
#17 2020-01-02 SWITZERLAND 21.000        1.1   2
#18 2020-01-03 SWITZERLAND 23.100        1.1   2
#19 2020-01-04 SWITZERLAND 25.410        1.1   2
#20 2020-01-05 SWITZERLAND 27.951        1.1   2