将缺失的行添加到数据框中，从最后一个已知数据点填充数据

Question

我有一个缺少行的数据框。您可以通过查看序列中的间隙来识别缺失的行。

Count<-c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4,4,5,5,6,6,6)
Seq<-c(1,2,3,4,1,2,4,1,4,1,2,3,5,1,3,1,2,3)
MyData<-c(5,4,5,3,4,3,2,1,2,1,3,2,4,2,3,1,4,3)
DF1<-data.frame(Count,Seq,MyData)
DF1

计数跟踪序列号，并且序列将始终作为数字序列运行。在这种情况下，它是 1:5，但这可能会有所不同，所以我不想硬编码这个限制。

我的目标是创建两个包含所有缺失序列行的新数据框。对于添加的“缺失”行，第一个将在数据列中包含 NA。

Count2<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6)
Seq2<-c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5)
MyData2<-c(5,4,5,3,NA,4,3,NA,2,NA,1,NA,NA,2,NA,1,3,2,NA,4,2,NA,3,NA,NA,1,4,3,NA,NA)
DF2<-data.frame(Count2,Seq2,MyData2)
DF2

第二个数据帧类似，但包含该序列号的最后一个已知数据点。

Count2<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6)
Seq2<-c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5)
MyData3<-c(5,4,5,3,NA,4,3,5,2,NA,1,3,5,2,NA,1,3,2,2,4,2,3,3,2,4,1,4,3,2,4)
DF3<-data.frame(Count2,Seq2,MyData3)
DF3

注意 - 对于前 3 个计数，NA 保留在序列中的第 5 个元素，因为没有初始值。

Answer 1

使用dplyr 和tidyr 的解决方案。

library(dplyr)
library(tidyr)

DF2 <- DF1 %>%
  complete(Count, Seq = full_seq(Seq, period = 1)) %>%
  arrange(Count, Seq)

DF3 <- DF2 %>%
  arrange(Seq, Count) %>%
  group_by(Seq) %>%
  fill(MyData) %>%
  arrange(Count) %>%
  ungroup()

DF2
# # A tibble: 30 x 3
#    Count   Seq MyData
#    <dbl> <dbl>  <dbl>
#  1     1     1      5
#  2     1     2      4
#  3     1     3      5
#  4     1     4      3
#  5     1     5     NA
#  6     2     1      4
#  7     2     2      3
#  8     2     3     NA
#  9     2     4      2
# 10     2     5     NA
# # ... with 20 more rows

DF3
# # A tibble: 30 x 3
#    Count   Seq MyData
#    <dbl> <dbl>  <dbl>
#  1     1     1      5
#  2     1     2      4
#  3     1     3      5
#  4     1     4      3
#  5     1     5     NA
#  6     2     1      4
#  7     2     2      3
#  8     2     3      5
#  9     2     4      2
# 10     2     5     NA
# # ... with 20 more rows

Answer 2

这是一个使用

的解决方案

1. 第一个问题的基础 R 的 merge 在“骨架”dataframe 上，并且
2. zoo::na.locf 将 NAs 替换为第二个问题的最后一个已知值。

根据 OP 的要求，从数据中推断出最大的 Seq 和 Count 值。

# These are the maximum seq and count numbers from the data
maxSeq <- max(DF1$Seq);
maxCts <- max(DF1$Count);

# Replicating DF1
# Construct "skeleton" dataframe with appropriate Seq and Count sequences 
df.one <- data.frame(
    Count = rep(seq(1:maxCts), each = maxSeq),
    Seq = rep(seq(1:maxSeq), maxCts)
);
# Merge with source data, and put NAs for missing entries
df.one <- merge(df.one, DF1, all = TRUE);
tail(df.one)
#   Count Seq MyData
#25     5   5     NA
#26     6   1      1
#27     6   2      4
#28     6   3      3
#29     6   4     NA
#30     6   5     NA

# Replicating DF2
# Split on Seq, replace NAs in MyData with last known value, 
# and rbind into dataframe
df.two <- do.call(rbind.data.frame, lapply(split(df.two, df$Seq), function(x)  {
    x$MyData <- na.locf(x$MyData);
    return(x);
}))
# Sort by Count then Seq
df.two <- df.two[order(df.two$Count, df.two$Seq), ];
rownames(df.two) <- NULL;
tail(df.two);
#   Count Seq MyData
#25     5   5      3
#26     6   1      1
#27     6   2      4
#28     6   3      3
#29     6   4      3
#30     6   5      2

---

数据

Count<-c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4,4,5,5,6,6,6)
Seq<-c(1,2,3,4,1,2,4,1,4,1,2,3,5,1,3,1,2,3)
MyData<-c(5,4,5,3,4,3,2,1,2,1,3,2,4,2,3,1,4,3)
DF1<-data.frame(Count,Seq,MyData)