根据前一列中的值替换多列中的值

作物

我的样本数据看起来像这样（实际数据要大得多）

library(tidyverse, warn.conflicts = F)
df <- tibble(chr_x = c(0,0,1,1,1,4,4,4,5,5,6,7),
             pos_x = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2),
             chr_y = c(1,2,3,3,3,2,1,1,0,0,1,5),
             pos_some = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2))

我需要将某些列中的某些值（chr以开头）替换为NA我这样做的方式

df %>% mutate_at(vars(starts_with("chr")), ~ na_if(., 0))
#> # A tibble: 12 x 4
#>    chr_x pos_x chr_y pos_some
#>    <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
#>  1    NA     1     1        1
#>  2    NA     2     2        2
#>  3     1     3     3        3
#>  4     1     4     3        4
#>  5     1     5     3        5
#>  6     4     6     2        6
#>  7     4     7     1        7
#>  8     4     8     1        8
#>  9     5     9    NA        9
#> 10     5     0    NA        0
#> 11     6     1     1        1
#> 12     7     2     5        2

下一部分是我坚持的地方。现在，我需要将后续列NA中的值替换NA为以上列中的值。我怎样才能做到这一点？产生的df应该看起来像这样

#> # A tibble: 12 x 4
#>    chr_x pos_x chr_y pos_some
#>    <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
#>  1    NA     NA     1        1
#>  2    NA     NA     2        2
#>  3     1     3     3        3
#>  4     1     4     3        4
#>  5     1     5     3        5
#>  6     4     6     2        6
#>  7     4     7     1        7
#>  8     4     8     1        8
#>  9     5     9    NA        NA
#> 10     5     0    NA        NA
#> 11     6     1     1        1
#> 12     7     2     5        2

^{由reprex包（v0.3.0）创建于2020-05-21}

阿克伦

我们可以使用base R。创建'chr'列（'i1'）的索引，对'chr'列进行子集化，将与0对应的值转换为NA（'i2'），并更新'i1'以及下一个位置（' i2'）乘以i2

i1 <- which(startsWith(names(df), 'chr'))
i2 <- NA^(df[i1] == 0)
df[i1] <- df[i1] * i2
df[i1 + 1] <- df[i1 + 1] * i2
df
# A tibble: 12 x 4
#   chr_x pos_x chr_y pos_some
#   <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
# 1    NA    NA     1        1
# 2    NA    NA     2        2
# 3     1     3     3        3
# 4     1     4     3        4
# 5     1     5     3        5
# 6     4     6     2        6
# 7     4     7     1        7
# 8     4     8     1        8
# 9     5     9    NA       NA
#10     5     0    NA       NA
#11     6     1     1        1
#12     7     2     5        2

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