Rのデータフレーム「展開」プロシージャ？

Question

これは実際の統計的な質問ではなく、むしろ実際の統計的な分析を行う前のデータ準備に関する質問です。私は疎なデータからなるデータフレームを持っています。このデータを「展開」して欠損値のゼロをグループごとにグループ化したいと考えています。ここ

は（tスパースタイムスタンプとx値であり、aとbグループを規定する2つの要因である）データの例である：

test <- data.frame(
    a=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1), 
    b=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2), 
    t=c(0,2,3,4,7,3,4,6,7,8,9), 
    x=c(1,2,1,2,2,1,1,2,1,1,3)) 

私は間の値を拡張したいと仮定するとt=0とt=9が、これは私が望んだ結果である：

test.expanded <- data.frame(
    a=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1), 
    b=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2), 
    t=c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9), 
    x=c(1,0,2,1,2,0,0,2,0,0,0,0,0,1,1,0,2,1,1,3)) 

ゼロはのすべての欠落値のために挿入されています3210。これにより、使いやすくなります。

データフレームをソートして各行をループし、一度に1行ずつ欠落した行を追加する、すばやく汚れた実装があります。しかし、私は完全に解決策には満足していません。それを行うより良い方法はありますか？

SASに精通している方は、proc expandと似ています。

ありがとうございます！

Answer 1

、グループでそれを行うことは、単にデータセット「に記入」する方法を残すplyrと簡単です。私のアプローチはmergeです。 all.x=TRUEと

library("plyr") 

test.expanded <- ddply(test, c("a","b"), function(DF) { 
    DF <- merge(data.frame(t=0:9), DF[,c("t","x")], all.x=TRUE) 
    DF[is.na(DF$x),"x"] <- 0 
    DF 
}) 

merge機能の2行目が0のと、それらのNA Sを交換するために必要とされるので、欠損値NAを行います。

Answer 2

これは複雑ですが、正常に動作します：

> test <- data.frame(
+ a=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1), 
+ b=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2), 
+ t=c(0,2,3,4,7,3,4,6,7,8,9), 
+ x=c(1,2,1,2,2,1,1,2,1,1,3)) 
> 
> my.seq <- seq(0,9) 
> not.t <- !(my.seq %in% test$t) 
> test[nrow(test)+seq(length(my.seq[not.t])),"t"] <- my.seq[not.t] 
> test 
    a b t x 
1 1 1 0 1 
2 1 1 2 2 
3 1 1 3 1 
4 1 1 4 2 
5 1 1 7 2 
6 1 2 3 1 
7 1 2 4 1 
8 1 2 6 2 
9 1 2 7 1 
10 1 2 8 1 
11 1 2 9 3 
12 NA NA 1 NA 
13 NA NA 5 NA 

あなたはそれがその後のかtによって並べ替えたい場合はわかりません。その場合は、行うのに十分に簡単：あなたは他の回答にコメントで述べたように

https://stackoverflow.com/a/6871968/636656