आर: को आबाद करने और/या अन्य स्तंभों पर आधारित पंक्तियों

Question

मेरा प्रश्न यह question पर आधारित है डुप्लिकेट।

मैं नीचे के रूप में एक डेटा की है। मैं पहले देखकर कोशिकाओं को भरना चाहता हूं और फिर जब तक बम समान होता है तब तक देखकर। बम = ए के मामले में, मैं दिखाए गए पंक्तियों को भरना चाहता हूं। लेकिन bom = बी के मामले में, के रूप में type_p स्तंभ अलग है, मैं पंक्तियों नकल और रिक्त स्थान

bom=c(rep("A",4),rep("B",3)) 
Part=c("","lambda","beta","","tim","tom","") 
type_p=c("","sub","sub","","sub","pan","") 
ww=c(1,2,3,4,1,2,3) 
df=data.frame(bom,Part,type_p,ww) 

> df 
    bom Part type_p ww 
1 A    1 
2 A lambda sub 2 
3 A beta sub 3 
4 A    4 
5 B tim sub 1 
6 B tom pan 2 
7 B    3 

अंतिम डेटा है कि मैं चाहता हूँ

bom Part type_p ww 
1 A lambda sub  1 
2 A lambda sub  2 
3 A beta sub  3 
4 A beta sub  4 
5 B tim  sub  1 
6 B tim  sub  2 
7 B tim  sub  3 
5 B tom  pan  1 
6 B tom  pan  2 
7 B tom  pan  3 

________________________________________Update 1

नीचे के रूप में है महसूस करना चाहते हैं

तर्क यह है कि मैं चाहता हूँ के रूप में नीचे है। कृपया याद रखें कि मेरा डेटा बहुत बड़ा है और मेरे पास प्रत्येक कॉलम में हजारों मान हैं।

bom और ww कॉलम हमेशा भर जाती है/आने वाले डेटा में भर

1. चेक स्तंभ bom में एक प्रविष्टि type_p
2. स्तंभ में 1 से अधिक मूल्य नहीं है, तो यदि वहाँ केवल 1 मूल्य तो रिक्त स्थान को भरने टाइप_पी और डब्ल्यूडब्लू कॉलम में पहले देखकर और फिर देखकर। इस मामले bom में = एक (उप)
3. type_p में केवल एक ही मूल्य है स्तंभ bom में एक प्रविष्टि तो उस bom का एक ही पंक्तियों की अतिरिक्त सेट ऐसा है कि कुल सेट हो जाएगा बनाने type_p स्तंभ में 1 से अधिक अद्वितीय मान है, तो उस बम के लिए type_p कॉलम में विशिष्ट मानों के बराबर। इस मामले में bom = बी (उप और पैन) पहले नीचे की तलाश में है और फिर ऊपर देखकर भी type_p और ww स्तंभों में
4. भरण कारतूस type_p में दो मान होते हैं (स्रोत पंक्ति पर देखने के मूल्यों को भरने के लिए)

================================================ =========== अद्यतन 2

चरण 3 के बाद, डेटा फ्रेम की तरह नीचे

> df 
    bom Part type_p ww 
1 A lambda sub 1 
2 A lambda sub 2 
3 A beta sub 3 
4 A beta sub 4 
5 B tim sub 1 
6 B    2 
7 B    3 
8 B    1 
9 B tom pan 2 
10 B    3 

Answer 1

लगेगा tidyr और ०१२३४५२०७८९ के साथ, तुम क्या आप

library(tidyr) 
library(dplyr) 
# replacing empty string with NA 
df <- df %>% mutate_each(funs(sub("^$", NA, .)), Part, type_p) 
# filling missing values 
df <- df %>% fill(Part, type_p,.direction = "down") %>% fill(Part, type_p,.direction = "up") 

df 
#> bom Part type_p ww 
#> 1 A lambda sub 1 
#> 2 A lambda sub 2 
#> 3 A beta sub 3 
#> 4 A beta sub 4 
#> 5 B tim sub 1 
#> 6 B tom pan 2 
#> 7 B tom pan 3 

उद्देश्य को प्राप्त करने के आप क्या वर्णित (प्रश्न और टिप्पणी में) के पास कुछ करने के लिए प्रबंधन कर सकते हैं, तो आप का इलाज कर सकता है बीओएम एक अलग & बी:

bind_rows(
    df %>% filter(bom == "A"), 
    df %>% filter(bom == "B") %>% 
    complete(nesting(bom, Part, type_p), ww) 
) 
#> Source: local data frame [10 x 4] 
#> 
#>  bom Part type_p ww 
#> (fctr) (chr) (chr) (dbl) 
#> 1  A lambda sub  1 
#> 2  A lambda sub  2 
#> 3  A beta sub  3 
#> 4  A beta sub  4 
#> 5  B tim sub  1 
#> 6  B tim sub  2 
#> 7  B tim sub  3 
#> 8  B tom pan  1 
#> 9  B tom pan  2 
#> 10  B tom pan  3