Estimada comunidad, tengo el siguiente problema: Tengo una tabla de datos de 563 x 7, de las 7 columnas las 4 primeras son de identificacion de una muestra y las 3 ultimas identifican a una variable respuesta medida en esa muestra. Hay varias respuestas para cada muestra y la cantidad de respuestas puede variar entre 1 y 7.
El problema es que la identificacion de cada muestra esta puesta una unica vez para todas las respuestas de esa muestra (todas las respuestas de una misma muestra estan puestas juntas). Podria completar la tabla a mano, pero ya que son mas de 500 filas hice un pequeño loop para completar lo que falta. La idea es bastante simple, si el elemento de la fila n columna j es "NA" entonces se deberia copiar el elemento de la fila n-1 columna j en (n,j) ... aqui es donde esta el problema pues la instruccion IF no reconoce los elementos NA como NA y el ciclo pasa sin completar copiar nada en la fila n, me explico ? envio el codigo y el archivo que estoy usando a ver si alguien me orienta donde esta el error. he probado con: if (dat[n,1] == "NA") if (dat[n,1] == "") if (dat[n,1] == "<NA>") y con lo mismo pero %in% en lugar de == # rellenar los espacios vacios de la identificacion dat[,1] <- as.character(dat[,1]) n <- 2 for (n in 2:nrow(dat)) { if (dat[n,1] %in% "NA") { dat[n,1] <- dat[n-1,1] dat[n,2] <- dat[n-1,2] dat[n,3] <- dat[n-1,3] dat[n,4] <- dat[n-1,4] } n <- n + 1 } muchas gracias por su tiempo, slds, eric. -- Forest Engineer Master in Environmental and Natural Resource Economics Ph.D. student in Sciences of Natural Resources at La Frontera University Member in AguaDeTemu2030, citizen movement for Temuco with green city standards for living Nota: Las tildes se han omitido para asegurar compatibilidad con algunos lectores de correo.
"sol" "con" "dia" "rep" "NCa" "Nin" "Iso" "con" "0" "08" "1" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "con" "0" "09" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "con" "0" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "con" "0" "11" "1" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 4 NA NA NA NA 16 1 4 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 "con" "0" "08" "2" 16 0 3 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "con" "0" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "con" "0" "11" "2" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 2 3 "con" "0" "08" "3" 16 0 3 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "con" "0" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "09" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "09" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "12" "2" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 4 NA NA NA NA 16 1 4 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 "dec" "1" "09" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "1" "12" "3" 16 0 3 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "2" "09" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dec" "2" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "2" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "2" "12" "1" 16 0 3 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "2" "09" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "2" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "2" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "2" "12" "2" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 NA NA NA NA 18 3 3 "dec" "2" "09" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "2" "11" "3" 16 0 3 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "2" "12" "3" 16 0 3 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "3" "09" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "12" "1" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 4 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "3" "09" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "12" "2" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "3" "09" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "3" "12" "3" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "4" "09" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "4" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "4" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "4" "12" "1" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "4" "09" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "4" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "4" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "4" "12" "2" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 4 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "4" "09" "3" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "4" "11" "3" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dec" "4" "12" "3" 16 0 3 NA NA NA NA 16 1 2 NA NA NA NA 18 0 3 NA NA NA NA 18 1 2 "dec" "5" "09" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "5" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "5" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dec" "5" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dec" "5" "09" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dec" "5" "10" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dec" "5" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 "dec" "5" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dec" "5" "09" "3" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dec" "5" "11" "3" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dec" "5" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "1" "09" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dol" "1" "10" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dol" "1" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "1" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "1" "09" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dol" "1" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "1" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "1" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "1" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "1" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "2" "10" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dol" "2" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "2" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "2" "10" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dol" "2" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 3 2 "dol" "2" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "2" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "2" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "3" "10" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "dol" "3" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 3 2 "dol" "3" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "3" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "3" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "3" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "3" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "3" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "4" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "4" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "4" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "4" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "4" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "4" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "4" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "4" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "5" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "5" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "5" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "5" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "5" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "dol" "5" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 2 2 "dol" "5" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "09" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "09" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "1" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "09" "3" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "1" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "1" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "09" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "2" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "09" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "2" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "09" "3" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "2" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "2" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "09" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "3" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "09" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "3" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "09" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 "lim" "3" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "3" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "09" "1" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "4" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "09" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "4" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "09" "3" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "4" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "4" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "09" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "10" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "11" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "12" "1" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "09" "2" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "5" "10" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "11" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "12" "2" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "09" "3" 16 0 1 NA NA NA NA 18 0 1 "lim" "5" "11" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "lim" "5" "12" "3" 16 0 2 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 1 "sta" "0" "11" "0" 16 0 2 NA NA NA NA 16 1 3 NA NA NA NA 16 1 1 NA NA NA NA 18 0 2 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 3 NA NA NA NA 18 1 1 NA NA NA NA 18 3 2
_______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es