在缺少值的地方插入行

Question

数据是这样的：

 quarter name  week  value
 17Q3    abc   1     0.7
 17Q3    abc   3     0.65
 17Q3    def   1     0.13
 17Q3    def   2     0.04

我可以在缺少一周值的地方插入 value=0 的行，即输出应该是这样的：

quarter name  week  value
 17Q3    abc   1     0.7
 17Q3    abc   3     0.65
 17Q3    abc   2     0.0
 17Q3    def   1     0.13
 17Q3    def   2     0.04
 17Q3    def   3     0.0

需要填写到第 13 周。（即检查到 13）

Answer 1

在complete 中使用expand 怎么样。

library(tidyverse)
complete(df, expand(df, quarter, name, week), fill = list(value=0))

#   quarter name   week  value
#   <fct>   <fct> <int>  <dbl>
# 1 17Q3    abc       1 0.700 
# 2 17Q3    abc       2 0     
# 3 17Q3    abc       3 0.650 
# 4 17Q3    def       1 0.130 
# 5 17Q3    def       2 0.0400
# 6 17Q3    def       3 0   

或者，也许更容易理解：

df %>% expand(quarter, name, week) %>% left_join(df) %>% replace_na(list(value=0))

Answer 2

这是tidyverse 的一个选项。我们得到缺少的行组合与complete、arrange 基于'季度'、'名称'和'id'的行，然后mutate'id' 到'row_number())andselect ` 列的顺序与原始数据集中的顺序相同

library(tidyverse)
df1 %>%
  complete(quarter, name, week = full_seq(week, 1), fill = list(value = 0)) %>%
  arrange(quarter, name, id) %>%
  mutate(id = row_number()) %>% 
  select(names(df1))
# A tibble: 6 x 5
#     id quarter name   week  value
#  <int> <chr>   <chr> <dbl>  <dbl>
#1     1 17Q3    abc    1.00 0.700 
#2     2 17Q3    abc    3.00 0.650 
#3     3 17Q3    abc    2.00 0     
#4     4 17Q3    def    1.00 0.130 
#5     5 17Q3    def    2.00 0.0400
#6     6 17Q3    def    3.00 0