如何完成数据集并保存变量

Question

所以我正在修改这个人问的内容：How do I "fill down"/expand observations with respect to a time variable?

我的数据集也需要同样的东西：

所以他们派他检查这个：Complete column with group_by and complete（我试图复制答案代码，但他们没有工作）

所以我的数据集是这样的（我做了一个简化，在真实的数据集中有更多的变量，真实的维度是 631230 obs. of 21 个变量）

df

Year   ID          Name  Brunch Sales  Wages   Labor productivity
2014   1750941579   JEN    A     3       2           1.5
2015   1750941579   JEN    A     4       2           2
2016   1750941579   JEN    A     6       4           1.5
2017   1750941579   JEN    A     8       4           2
2018   1750941579   JEN    A     8       4           2
2014   1303477204   MIC    B     6       2           3
2015   1303477204   MIC    B     8       4           2

所以我使用了这个代码DF<-complete(df, ID, Year=full_seq(Year, period=1),fill=list(Labor productivity=0))

得到了这样的东西

Year   ID           Name       Brunch     Sales  Wages   Labor productivity
2014   1750941579   JEN           A        3       2           1.5
2015   1750941579   JEN           A        4       2           2
2016   1750941579   JEN           A        6       4           1.5
2017   1750941579   JEN           A        8       4           2
2018   1750941579   JEN           A        8       4           2
2014   1303477204   MIC           B        6       2           3
2015   1303477204   MIC           B        8       4           2
2016   1303477204   #¿NOMBRE?     B        0       0           NaN
2017   1303477204    NA           NA       NA      NA          NA 
2018   1303477204    NA           NA       NA      NA          NA 

它完成了我想要的面板，但是有没有办法保留名称、早午餐（以及此处未列出的其他列）？

如果定量变量（销售额、工资）为 NA 或 0，我不介意。但我需要保留定性变量（与 ID 关联的名称和早午餐）。

我尝试使用第二个链接中的这段代码（适应我的数据集）

DF<-df %>% 
  group_by(Year, ID) %>% 
  summarise(`Labor Productivity`=n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  complete(Year, ID, fill = list(`Labor Productivity`=1))

但我只得到 summarise() regrouping output by 'Year' (override with .groups argument)

输出数据集如下所示：

Year   ID          Name  Labor productivity
2014   1750941579   JEN        1
2014   1303477204   MIC        1
2015   1750941579   JEN        1
2015   1303477204   MIC        1
2016   1750941579   JEN        1
2016   1303477204   MIC        1

等等……（维度：631230 obs. of 3 个变量）

那么，第二个问题：这段代码有什么问题？

Answer 1

你可以fill你想要的变量。

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  complete(ID, Year=full_seq(Year, period=1),fill=list(Labor_productivity=0)) %>%
  group_by(ID) %>%
  fill(Name, Brunch)