使用dplyr填充缺少的分类值group_by

Question

我有一个不完整的数据框，我想填充缺少的值以匹配组。

incomplete_table <- 
    tibble(id = c(1,1,2,2,3,3,3), 
     value = c("a",NA,"b","b","c","d", NA)) 

# # A tibble: 7 x 2 
#  id value 
# <dbl> <chr> 
# 1  1  a 
# 2  1 <NA> 
# 3  2  b 
# 4  2  b 
# 5  3  c 
# 6  3  d 
# 7  3 <NA> 

随着数值，我可以使用这样的事情：

complete_table <- incomplete_table %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate(value = max(value)) 

我如何填写范畴值，以类似的方式，使用dplyr？ 这是我想要的结果：

# # A tibble: 7 x 2 
#  id value 
# <dbl> <chr> 
# 1  1  a 
# 2  1  a 
# 3  2  b 
# 4  2  b 
# 5  3  c 
# 6  3  d 
# 7  3 <NA> 

Answer 1

您可以用独特的价值​​3210的值列，如果所有的值相同（n_distinct == 1），否则NA，这将离开列是：

incomplete_table %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate(value = coalesce(value, if (n_distinct(na.omit(value)) == 1) na.omit(value)[1] else NA_character_)) 

# A tibble: 7 x 2 
# Groups: id [3] 
#  id value 
# <dbl> <chr> 
#1  1  a 
#2  1  a 
#3  2  b 
#4  2  b 
#5  3  c 
#6  3  d 
#7  3 <NA>