您可以从tidyr使用fill来执行此操作：

library(dplyr)
library(tidyr)

data.frame(t(df)) %>%
  fill(., names(.)) %>%
  t()

结果：

v1 v2 v3
X1 10 10  1
X2 11  1  1
X3 12 12 12
X4 13  3  9
X5 14  6  4

注：

基本上，我转置了df，向下填充每一列，然后将其转置回原始方向

for (i in 2:ncol(df))
  df[,i] = ifelse(is.na(df[,i]), df[,i-1],df[,i])

这将跨NA列的条纹传播值。如果你不想这样，只需颠倒for循环声明中的索引顺序。

另一个使用Reduce和ifelse的选项：

df[] <- Reduce(function(x, y) ifelse(is.na(y), x, y), df, accumulate = TRUE)

df
#  v1 v2 v3
#1 10 10  1
#2 11  1  1
#3 12 12 12
#4 13  3  9
#5 14  6  4

您可以使用apply，但请注意，输出将是一个矩阵

t(apply(df, 1, function(x){
    replace(x, is.na(x), x[cumsum(!is.na(x))][is.na(x)])
}))
#     v1 v2 v3
#[1,] 10 10  1
#[2,] 11  1  1
#[3,] 12 12 12
#[4,] 13  3  9
#[5,] 14  6  4

通过使用zoona.locf

data.frame(t(apply(df,1,function(x) na.locf(x))))
  v1 v2 v3
1 10 10  1
2 11  1  1
3 12 12 12
4 13  3  9
5 14  6  4