展开数据表，添加新行并按组替换 NA 值答案

【问题标题】：Expand a datatable adding new rows and replacing NA values by group展开数据表，添加新行并按组替换 NA 值
【发布时间】：2020-06-15 12:50:03
【问题描述】：

我正在尝试基于列扩展数据表（在下面的示例 Month 中）并按组填充空值（Group）。以dt为例；

set.seed(0)
dt<-data.table(ID=c(1:10),Month=sample(1:10,replace = F),Group=c("A","B","C","A","B","C","A","B",'A','A'))
dt[1:4,":="(Income=rnorm(4),Tax=rnorm(4),Birth=sample(seq(as.POSIXct('2000/01/01'), as.POSIXct('2002/05/01'), by="day"), 4))]

我想扩展表格，以便每个 Group 有 10 行，这样每一行的列 Month 的值从 1 到 10。剩余列（Income、Tax、 Birth) 应根据现有行填充。 NA 应该采用最近的“月份”的值。所以对于GroupA，数据表应该有 10 行，如下所示（即最终的数据表每组总共应该有 10 行）：

dt_desired<-data.table(
  ID=rep(1:10),
  Group=rep("A",10),
  Income=c(rep(dt[Group=='A'&Month==1]$Income,8),rep(dt[Group=='A'&Month==9]$Income,2)),
  Tax=c(rep(dt[Group=='A'&Month==1]$Tax,8),rep(dt[Group=='A'&Month==9]$Tax,2)),
  Birth=c(rep(dt[Group=='A'&Month==1]$Birth,8),rep(dt[Group=='A'&Month==9]$Birth,2))
  )

【问题讨论】：

标签： r datatable

【解决方案1】：

据我所知，data.table::nafill() 无法处理非数字列（还没有？），所以我不得不改用zoo:na.locf()..

library( data.table )

#first, create CJ, then perform update join
ans <- CJ( Group = dt$Group, Month = dt$Month, unique = TRUE )[ dt, 
                                                 `:=`( Income = i.Income, Tax = i.Tax, Birth = i.Birth ),
                                                 on = .( Group, Month ) ]
#columns to fill NA's
cols = names(ans)[-(1:2)]
#for locf
ans[, (cols) := lapply( .SD, zoo::na.locf, na.rm = FALSE ), by = Group, .SDcols = cols]
#for  nocb
ans[, (cols) := lapply( .SD, zoo::na.locf, na.rm = FALSE, fromLast = TRUE ), by = Group, .SDcols = cols][]

【讨论】：