你可以使用 fill() 来填充这些缺失值。它接受一组列，你希望将这些列中的缺失值替换为最近的非缺失值（有时称为“末次观测结转法”）：

treatment %>% fill(person) #> # A tibble: 4 × 3 #> person treatment response #> #> 1 Derrick Whitmore 1 7 #> 2 Derrick Whitmore 2 10 #> 3 Derrick Whitmore 3 9 #> 4 Katherine Burke 1 4

练习

• 1. 比较并对比 spread() 和 complete() 中的 fill 参数。
• 2. fill() 的 direction 参数有什么作用？

案例研究

作为本章的收尾，让我们把你所学到的所有知识整合起来，解决一个真实的数据整理问题。tidyr::who 数据集包含按年份、国家、年龄、性别和诊断方法划分的结核病（TB）病例数据。数据来自《2014 年世界卫生组织全球结核病报告》，可在 http:// www.who.int/tb/country/data/download/en/ 获取。

这个数据集中包含大量流行病学信息，但以其提供的形式处理这些数据颇具挑战性：

who #> # A tibble: 7,240 × 60 #> country iso2 iso3 year new_sp_m014 new_sp_m1524 #> #> 1 Afghanistan AF AFG 1980 NA NA #> 2 Afghanistan AF AFG 1981 NA NA #> 3 Afghanistan AF AFG 1982 NA NA #> 4 Afghanistan AF AFG 1983 NA NA #> 5 Afghanistan AF AFG 1984 NA NA #> 6 Afghanistan AF AFG 1985 NA NA #> # ... 还有 7,234 行，以及另外 54 个变量： #> # new_sp_m2534 , new_sp_m3544 , #> # new_sp_m4554 , new_sp_m5564 ,