Question

我的数据框如下所示：

df <- data.frame (IDs  = c("ID1", "ID2", "ID1", "ID2", "ID3"),
                  dates = c("2021-03-07", "2021-03-07", "2021-03-08", "2021-03-08", "2021-03-07"),
                  measure1 = c(3, 2, 4, 5, 4),
                  measure2 = c(1, 7, 8, 3, 2))

请注意 ID3 和日期 2021-03-08 没有行。

问题：如何生成带有 NA 值的“缺失线”？我玩过收集/传播，但我找不到像以前一样恢复干净的列名称的方法（由于多个度量列）。

我的数据集有五个指标，而不是两个。非常感谢您的帮助，非常感谢。

编辑：扩展 df：

df <- data.frame (IDs  = c("ID1", "ID2", "ID1", "ID2", "ID3"),
att  = c("cmp", "cmp", "adr", "adr", "adr"),
dates = c("2021-03-07", "2021-03-07", "2021-03-08", "2021-03-08", "2021-03-07"), measure1 = c(3, 2, 4, 5, 4), measure2 = c(1, 7, 8, 3, 2))

建议的解决方案

df %>%
  complete(IDs, nesting(dates))

在为 ID3 添加的新行中的“att”中给我一个 NA。但是，我想在此单元格中保留值“adr”。对于所有 ID3 记录，它始终相同。这对我来说都是全新的，所以感谢您的耐心等待。

Answer 1

我希望这就是你要找的：

library(tidyr)

df %>%
  complete(IDs, nesting(dates))

# A tibble: 6 x 4
  IDs   dates      measure1 measure2
  <chr> <chr>         <dbl>    <dbl>
1 ID1   2021-03-07        3        1
2 ID1   2021-03-08        4        8
3 ID2   2021-03-07        2        7
4 ID2   2021-03-08        5        3
5 ID3   2021-03-07        4        2
6 ID3   2021-03-08       NA       NA

如果您选择不使用 tidyr::complete，您可以使用 tidyr::pivot_wider 和 tidyr::pivot_longer 将隐式 NA 值变为显式：

df %>%
  pivot_wider(names_from = "dates", values_from = c("measure1", "measure2")) %>%
  pivot_longer(!IDs, names_to = c(".value", "dates"), 
               names_pattern = "(measure\\d)_(.*)")

# A tibble: 6 x 4
  IDs   dates      measure1 measure2
  <chr> <chr>         <dbl>    <dbl>
1 ID1   2021-03-07        3        1
2 ID1   2021-03-08        4        8
3 ID2   2021-03-07        2        7
4 ID2   2021-03-08        5        3
5 ID3   2021-03-07        4        2
6 ID3   2021-03-08       NA       NA

Answer 2

在基础 R 中，您可以在 expand.grid 和 IDs 上使用 dates，并使它们成为 unique。然后只需 merge 与您的数据框。

merge(df, unique(expand.grid(df$IDs, df$dates)), 
      by.x=c('IDs', 'dates'), by.y=c('Var1', 'Var2'), all=TRUE)
#   IDs      dates measure1 measure2
# 1 ID1 2021-03-07        3        1
# 2 ID1 2021-03-08        4        8
# 3 ID2 2021-03-07        2        7
# 4 ID2 2021-03-08        5        3
# 5 ID3 2021-03-07        4        2
# 6 ID3 2021-03-08       NA       NA

在数据框中为组合创建 na 值

2 个答案: