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
[email protected]
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
