如何使用另一个值填充列中的缺失值（longtidunal 数据集）

问：

假设我有 longitidunal 数据集 （df），该数据集由 12 个波组成，具有四个变量和两个长格式的个体：-

id<- c（“1”， “1”， “1”， “1”，“1”， “1”，“1”， “1”， “1”， “1”， “1”， “2”， “2”， “2”， “2”， “2”， “2”， “2”， “2”， “2”， “2”， “2”） 波<- C（“a”， “b”， “c”， “d”，“e”， “f”， “g”， “h”， “i”， “j”，“k”， “l”， “a”， “b”， “c”， “d”，“e”， “f”， “g”， “h”， “i”， “j”，“k”， “l”） 国家<- c（“Bornuk”， “NA”，“NA”， “NA”，“NA”， “NA”，“NA”， “NA”， “NA”， “NA”， “NA”， “NA”） 教育<- c（“未受过教育”， “未受过教育”， “未受过教育”， “未受过教育”， “受过教育”， “受过教育”， “受过教育”， “受过教育”， “受过教育”， “受过教育”，

df <- as.data.frame(cbind(id, wave, country, education))

数据是长格式 id 波国家 1 1 1 1... 2 2 2 2 2...

wave（a，b，c，d 等）代表不同的时间点。id （1,2） 在唯一标识符国家/地区显示人员 1 出生在英国，但这在随后的波次中不会重复，对于未在英国出生的人 2 的教育显示人员 1 未受过教育，并且此信息在整个波次中保持不变，人员 2 受过教育，并且信息在波浪中是相同的。

国家变量数据仅在第一波中收集。在其他波浪中不重复。我想通过重复第一波的数据来填充从波次 b 到 k 次的信息。

我想过使用聚结，但我不确定如何。我试过了：-

df <- df %>%  
  arrange(id, wave)  %>%  
  tidyr::fill(country, .direction ="down")

它什么也没给。请协助！