How to fill NA values with previous values in an R data frame column?

To fill NA values with next and previous values, we can use na.locf function of zoo package with fromLast = TRUE. This is the situation of a column as shown below −

x 0 NA NA 1 1 NA 0 1

The output after filling NA values with next and previous values will be −

x 0 0 0 1 1 1 0 1

Consider the below data frame −

Example

 Live Demo

x1<-sample(c(NA,rpois(2,1)),20,replace=TRUE) x2<-sample(c(NA,rpois(2,5)),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2) df1

Output

   x1  x2 1  0    1 2  NA   6 3  NA   NA 4  1    6 5  1    NA 6  NA   NA 7  0    6 8  1    1 9  NA   6 10 1    NA 11 1    6 12 NA   NA 13 NA   6 14 1    NA 15 1    1 16 NA   6 17 NA   6 18 NA   NA 19 1    NA 20 1    6

Loading zoo package and replacing NA values with previous values in df1 −

Example

library(zoo) na.locf(na.locf(df1),fromLast=TRUE)

Output

   x1 x2 1  0  1 2  0  6 3  0  6 4  1  6 5  1  6 6  1  6 7  0  6 8  1  1 9  1  6 10 1  6 11 1  6 12 1  6 13 1  6 14 1  6 15 1  1 16 1  6 17 1  6 18 1  6 19 1  6 20 1  6

Example

 Live Demo

y1<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) y2<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) df2<-data.frame(y1,y2) df2

Output

        y1       y2 1  -0.4569616   NA 2   NA         -1.014162 3   NA         -1.014162 4  -0.4569616  -1.014162 5  -0.4569616  NA 6   0.2828478  1.282601 7  -0.4569616  NA 8   0.2828478  NA 9   0.2828478  -1.014162 10  NA          1.282601 11  0.2828478  -1.014162 12 -0.4569616   1.282601 13  0.2828478  -1.014162 14  NA         -1.014162 15  0.2828478  -1.014162 16  NA         NA 17 -0.4569616  NA 18 -0.4569616  -1.014162 19  0.2828478  -1.014162 20  NA         -1.014162

Replacing NA values with previous values in df2 −

Example

na.locf(na.locf(df2),fromLast=TRUE)

Output

        y1         y2 2  -0.4569616   -1.014162 3  -0.4569616   -1.014162 4  -0.4569616   -1.014162 5  -0.4569616   -1.014162 6   0.2828478    1.282601 7  -0.4569616    1.282601 8   0.2828478    1.282601 9   0.2828478   -1.014162 10  0.2828478    1.282601 11  0.2828478   -1.014162 12 -0.4569616   1.282601 13  0.2828478   -1.014162 14  0.2828478   -1.014162 15  0.2828478   -1.014162 16  0.2828478   -1.014162 17 -0.4569616   -1.014162 18 -0.4569616   -1.014162 19  0.2828478   -1.014162 20  0.2828478   -1.014162