R语言数据集清洗：为dataframe中company_name列的NA单元格填充值

方法1：使用tidyverse套件（代码最简洁） #

通过dplyr分组+tidyr的填充函数实现，适配性更强：

# 加载依赖包
library(dplyr)
library(tidyr)

df_fixed <- df %>%
  # 按id分组，保证每个id对应唯一公司名填充逻辑
  group_by(id) %>%
  # 向下填充company_name的空值，若存在公司名出现在分组末尾的情况可把.direction改成"downup"适配
  fill(company_name, .direction = "down") %>%
  ungroup() %>%
  # 直接附加你后续要删除无董事姓名行的需求，不需要可以删掉这行
  filter(!is.na(directors))

方法2：纯Base R实现（无需安装额外包） #

用基础函数ave实现分组填充：

# 按id分组，每组取第一个非空的公司名填充全组
df$company_name <- ave(df$company_name, df$id, FUN = function(x) na.omit(x)[1])
# 删除directors为空的行，不需要可以删掉这行
df_fixed <- df[!is.na(df$directors), ]

两种方法都可以输出你需要的结果，默认保留了原directors列的空值，可直接通过附加的过滤步骤删除无董事信息的行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cara