r语言 - 使用 dplyr 将值迭代替换为滞后值

Question

我有以下数据框 -

 x <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
 y <- c(0,0,0,1,0,-1,0,-1,0,1,0,-1,0,1,0,0,0)
 data <- data.frame(x,y)

我想创建一种动量指标。实际上，如果 y 不为零，则 x 取 y 的值，如果 y 为 0，则 x 取滞后 x 值的值。本质上，我正在逐行替换 x 的值。在 for 循环中执行此操作很简单 -

 for (i in 1:nrow(data)) {
   data$x[i] <-
     ifelse(data$y[i] == 1, 1, ifelse(data$y[i] == -1, -1, data$x[i-1]))}

给我这个输出(我正在寻找什么(

    x  y
1  NA  0
2  NA  0
3  NA  0
4   1  1
5   1  0
6  -1 -1
7  -1  0
8  -1 -1
9  -1  0
10  1  1
11  1  0
12 -1 -1
13 -1  0
14  1  1
15  1  0
16  1  0
17  1  0

但是，在非常大的数据集上，这个 for 循环效率极低。我想在 dplyr 中实现这一点，但是我设法想出的最佳解决方案并没有解决问题

 data2 <- data.frame(x,y)
 data2 <- 
   data2 %>% 
   mutate(x = ifelse(y == 1, 1, ifelse(y == -1, 0, Lag(x))))

返回此

    x  y
1  NA  0
2   1  0
3   1  0
4   1  1
5   1  0
6   0 -1
7   1  0
8   0 -1
9   1  0
10  1  1
11  1  0
12  0 -1
13  1  0
14  1  1
15  1  0
16  1  0
17  1  0

我的猜测是，我目前尝试在 dplyr 中执行此操作的方式无法控制我想做的迭代性质，即在我向下移动行时替换 x。有没有人知道我如何通过 dplyr 做到这一点？

Answer 1

一种选择是将0替换为 NA ，然后进行正向填充：

library(dplyr); library(tidyr)
data %>% mutate(x = na_if(y, 0)) %>% fill(x)
#    x  y
#1  NA  0
#2  NA  0
#3  NA  0
#4   1  1
#5   1  0
#6  -1 -1
#7  -1  0
#8  -1 -1
#9  -1  0
#10  1  1
#11  1  0
#12 -1 -1
#13 -1  0
#14  1  1
#15  1  0
#16  1  0
#17  1  0

Answer 2

这是

使用zoo na.locf的另一个选项

library(zoo)
data$x <- with(data, na.locf(y*(NA^!y), na.rm=FALSE))