如何在一列中填充匹配值间的缺失值，非匹配值间不填充？

问题背景 #

原始数据框：

df <- data.frame(x= c(NA,1, NA, NA, 1, NA, 2, NA, NA, 2, NA, 3, NA, 3, NA), 
time = c(1:15)) 

需要实现：仅填充相同数值之间的NA，不同数值（如1和2）之间的NA保留不填充。期望得到的x列结果为：

x = c(NA,1, 1, 1, 1, NA, 2, 2, 2, 2, NA, 3, 3, 3, NA)

尝试过tidyr::fill()函数，但该函数会填充所有连续的NA，无法区分匹配值与非匹配值区间，不符合需求。

解决方案代码 #

使用dplyr包实现分组填充：

library(dplyr)

df_filled <- df %>%
  # 创建分组标识：每个新的非NA值（与前值不同）开启新分组
  mutate(group = cumsum(!is.na(x) & (is.na(lag(x)) | lag(x) != x))) %>%
  # 按分组双向填充NA
  group_by(group) %>%
  fill(x, .direction = "downup") %>%
  ungroup() %>%
  # 移除临时分组列
  select(-group)

# 查看填充后的x列
print(df_filled$x)

代码逻辑说明 #

• 分组标识：通过cumsum()生成分组编号，仅当遇到**非NA且与前一个值不同（或前一个是NA）**的元素时，分组编号递增，确保相同数值的连续区间（含中间NA）被归为同一组。
• 双向填充：在每个分组内使用fill(.direction = "downup")，同时向下和向上填充NA，让组内所有NA替换为该组的非NA值。
• 最终移除临时分组列，得到符合要求的时间序列数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Juiceboxxx