插入行以填写R中缺少的日期[重复]答案

【问题标题】：Insert row to fill in missing date in R [duplicate]插入行以填写R中缺少的日期[重复]
【发布时间】：2019-12-31 04:06:25
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据集：

Person   date     Amount
A       2019-01     900
A       2019-03     600
A       2019-04     300
A       2019-05       0
B       2019-04    1200
B       2019-07     800
B       2019-08     400
B       2019-09       0

您会在“日期”列中注意到，缺少日期，例如人 A 的“2019-02”和 B 的“2019-05”和“2019-06”。我想插入缺失日期和金额等于其前一行的行（请参阅下面的预期结果）。

我尝试过执行 group by，但我不知道如何从那里开始。我还尝试将“日期”和“金额”列转换为列表，并从那里填补空白，然后再将它们放回数据框。我想知道是否有更方便的方法来做到这一点。特别是，无需从原始数据框中提取列表即可获得相同的结果。

理想情况下，我希望有一个看起来像这样的数据框：

Person   date     Amount
A       2019-01     900
A       2019-02     900
A       2019-03     600
A       2019-04     300
A       2019-05       0
B       2019-04    1200
B       2019-05    1200
B       2019-06    1200
B       2019-07     800
B       2019-08     400
B       2019-09       0

我希望我能把我的问题说清楚。提前致谢。

【问题讨论】：

标签： r date dataframe append

【解决方案1】：

我们可以首先将日期转换为实际日期对象 (date1)，方法是在末尾粘贴 "-01"，然后使用 complete 为每个 Person 创建一系列 1 个月的日期对象。然后我们使用fill 使Amount 等于它之前的值，并以原始形式获取数据，我们再次从date1 中删除"-01"。

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  mutate(date1 = as.Date(paste0(date, "-01"))) %>%
  group_by(Person) %>%
  complete(date1 = seq(min(date1), max(date1), by = "1 month")) %>%
  fill(Amount) %>%
  mutate(date = sub("-01$", "", date1)) %>%
  select(-date1)

#  Person date    Amount
#  <fct>  <chr>    <int>
# 1 A      2019-01    900
# 2 A      2019-02    900
# 3 A      2019-03    600
# 4 A      2019-04    300
# 5 A      2019-05      0
# 6 B      2019-04   1200
# 7 B      2019-05   1200
# 8 B      2019-06   1200
# 9 B      2019-07    800
#10 B      2019-08    400
#11 B      2019-09      0

数据

df <- structure(list(Person = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), date = structure(c(1L, 
2L, 3L, 4L, 3L, 5L, 6L, 7L), .Label = c("2019-01", "2019-03", 
"2019-04", "2019-05", "2019-07", "2019-08", "2019-09"), class = "factor"), 
Amount = c(900L, 600L, 300L, 0L, 1200L, 800L, 400L, 0L)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))

【讨论】：