在创建分析数据集的时候，可能需要对缺失数据进行填补，LOCF(last observation carried forward)法是最常用的一种方法。
就如文字描述，简单点理解就是把上一个非缺失值继承下来。下面介绍一下实现LOCF的方法。
很多人可能看到继承，第一个想到的就是LAG函数，但是数据缺失可能会遇到好几种情况。可以看看下面的数据
方法一：
例子中的数据列举了两种缺失的情况，如果只是某个访视的数据缺失，用lag函数可以轻松实现缺失数据的填补(比如S002)；但是如果是连续数据的缺失，那么lag函数可能就有点麻烦了。
可见对于连续缺失的数据，只是简单运用lag函数实现不了缺失数据的填补,我们继续完善程序。
DTYPE表明数据是采用什么方法衍生而来的。
方法二：利用数组
因为我们在处理数据的时候，这时候数据一般已经做成了一个参数一个访视一条记录，如果是访视在一条记录上，用数组就可以快速实现LOCF。
一个data步就实现了LOCF，之后我们只需要转置一下就可以了
如果已经是BDS那种数据结构，只是需要提前多转置一下，至于选那种方法，看你自己更理解哪一个，觉得哪一个更方便。
当然了，因为这个访视很规律，在实际做项目中，可能某个访视缺失就没有录入这个访视的数据，这时候我们可能也需要衍生出这个访视的记录。所以大家还需要认真检查一下数据。
至于程序代码，考虑到可能有不少同事关注我，以后对于需要QC的程序，就不直接提供代码了，避免到时候一起错，所以设置点门槛。当然了，你们也可以直接按照图片中的代码手动敲出来，关键的都展示了。
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