将值为“0”的行添加到缺少数据的数据框中[重复]答案

【问题标题】：Adding rows with values of "0" to a dataframe with missing data [duplicate]将值为“0”的行添加到缺少数据的数据框中[重复]
【发布时间】：2016-09-16 19:13:27
【问题描述】：

我对 R 相当陌生，目前正在处理一个相当大的数据框。基本上我想做的就是变成这样：

   Year Sample Species Catch
1  2016      1       a     9
2  2016      1       b     5
3  2016      1       c    13
4  2016      1       d     2
5  2016      1       e     4
6  2016      1       f    13
7  2016      2       a     7
8  2016      2       c     5
9  2016      2       f     6
10 2016      2       g     2

进入这个：

   Year Sample Species Catch
1  2016      1       a     9
2  2016      1       b     5
3  2016      1       c    13
4  2016      1       d     2
5  2016      1       e     4
6  2016      1       f    13
7  2016      1       g     0
8  2016      1       h     0
9  2016      1       i     0
10 2016      1       j     0
11 2016      1       k     0
12 2016      2       a     7
13 2016      2       b     0
14 2016      2       c     5
15 2016      2       d     0
16 2016      2       e     0
17 2016      2       f     6
18 2016      2       g     2
19 2016      2       h     0
20 2016      2       i     0
21 2016      2       j     0
22 2016      2       k     0

也就是说，有一定数量的物种（a 到 k），如果“样本”中没有该物种的记录，我希望有一个显示为 0 的记录。

谢谢！

【问题讨论】：

查看tidyr:complete，如链接副本中的答案所示。有一个 fill 参数允许您使用 0 作为填充值而不是 NA。
stackoverflow.com/questions/10438969/… , stackoverflow.com/questions/18780918/… , stackoverflow.com/questions/28073752/… , stackoverflow.com/questions/31150028/…

标签： r dataframe

【解决方案1】：

这个怎么样？

all.species <- c('a','b', 'c','d','e','f','g','h','i','j','k')
samples <- split(df, df$Sample)
new.df <- NULL
for (sample in samples) {
  missing.species <- setdiff(all.species, unique(sample$Species))
  sample <- rbind(sample, data.frame(Year=unique(sample$Year), 
                                     Sample=unique(sample$Sample), 
                                     Species=missing.species, Catch=0))
  new.df <- rbind(new.df, sample[order(sample$Species),])
}
new.df

有输出

Year Sample Species Catch
1   2016      1       a     9
2   2016      1       b     5
3   2016      1       c    13
4   2016      1       d     2
5   2016      1       e     4
6   2016      1       f    13
7   2016      1       g     0
8   2016      1       h     0
9   2016      1       i     0
10  2016      1       j     0
11  2016      1       k     0
72  2016      2       a     7
51  2016      2       b     0
82  2016      2       c     5
61  2016      2       d     0
71  2016      2       e     0
92  2016      2       f     6
102 2016      2       g     2
81  2016      2       h     0
91  2016      2       i     0
101 2016      2       j     0
111 2016      2       k     0

【讨论】：