wie man fehlende Beobachtungen in einen Datenrahmen einfügt

Ich habe Daten, die Beobachtungen über die Zeit sind. Leider fehlen bei einer Behandlung einige große zeitliche Lücken. Sie sind nicht als NA codiert, und wenn ich aus ihnen eine Handlung mache, wird dies offensichtlich.

Mein Datenrahmen sieht so aus. Die Anzahl der Abtastungen pro Zeitpunkt ist unregelmäßig. (edit: sorry, dass du das Beispiel nicht reproduzierbar gemacht hast) s

    structure(list(A = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 144L, 144L, 144L, 1809L, 1809L, 1809L, 
1809L, 1809L, 1809L, 1809L, 1809L, 1809L, 1809L, 1809L, 1809L, 
2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 
2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 
2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 
2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 
2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 
2070L, 2070L, 2070L, 2070L, 2757L, 2757L, 2757L, 2909L, 2909L, 
2909L, 2909L, 2909L, 2909L, 2909L, 2909L, 2909L, 2909L, 2975L, 
2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 
2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 
2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 
2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 
2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 2975L, 
2975L, 2975L, 2975L, 2975L), cond = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Con", 
"Si"), class = "factor"), T = c(416L, 417L, 418L, 419L, 420L, 
423L, 424L, 425L, 426L, 427L, 428L, 429L, 430L, 431L, 432L, 433L, 
434L, 435L, 436L, 437L, 438L, 439L, 440L, 441L, 442L, 443L, 444L, 
445L, 446L, 447L, 448L, 449L, 450L, 451L, 452L, 453L, 454L, 458L, 
503L, 504L, 505L, 506L, 507L, 508L, 509L, 510L, 511L, 512L, 513L, 
514L, 515L, 516L, 517L, 518L, 519L, 520L, 521L, 522L, 523L, 524L, 
525L, 526L, 527L, 528L, 272L, 276L, 277L, 350L, 351L, 352L, 353L, 
354L, 355L, 356L, 357L, 358L, 359L, 360L, 361L, 372L, 373L, 374L, 
375L, 376L, 377L, 378L, 379L, 380L, 381L, 382L, 383L, 384L, 385L, 
386L, 387L, 388L, 389L, 390L, 391L, 392L, 393L, 394L, 395L, 396L, 
397L, 398L, 399L, 400L, 401L, 437L, 438L, 439L, 440L, 441L, 442L, 
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454L, 455L, 493L, 494L, 495L, 382L, 383L, 384L, 385L, 386L, 387L, 
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587L, 588L, 589L, 590L, 591L, 592L, 593L, 594L, 595L, 596L), 
    Vlog = c(1.199206203, 0.92297866, 0.74831703, 1.180533889, 
    0.846435768, 1.823185531, 1.775303408, 0.9253633, 1.562371106, 
    1.237695416, 1.310507835, 1.431774566, 2.259365243, 1.721204598, 
    0.976929098, 0.673510525, 1.194940048, 0.878373924, 1.399859784, 
    1.04183351, 0.362465228, 1.345074816, 0.839639722, 1.235884973, 
    0.946877821, 0.810708992, 0.620516467, 0.99590939, 0.446167467, 
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    2.32443327, 1.815054551, 1.381916487, 1.535930503, 1.762742848, 
    1.214377396, 1.745046639, 0, 0, 1.314421325, 2.12544409, 
    1.961225517, 1.722393773, 1.763882649, 2.246794342, 1.462888398, 
    0, 2.699085109, 0.982206846, 1.678694356, 1.339419526, 1.856762396, 
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    2.084775235, 0.879027692, 2.150052605, 1.171591247, 2.589254624, 
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    1.392463308, 1.355448604, 1.638531529, 1.158778559, 1.257058585, 
    1.641075408, 1.652573524, 1.435915015, 1.072776171, 1.240686858, 
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    0.704322704, 1.544705476, 1.970925317, 1.402837317, 1.651688305, 
    1.358923164, 1.153416081, 2.056674373)), .Names = c("A", 
"cond", "T", "Vlog"), row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 
8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 
21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 
34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 
47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 
60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 66L, 67L, 68L, 201L, 202L, 203L, 204L, 
205L, 206L, 207L, 208L, 209L, 210L, 211L, 212L, 213L, 214L, 215L, 
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Gibt es eine Möglichkeit, die fehlenden Zeitpunkte zu erkennen und n Zeilen einzufügen? Was ich mir überlegt habe, ist, die fehlenden Zeitpunkte zu überprüfen, indem für jeden Zeitpunkt pro Behandlung eine Frequenztabelle erstellt und dann eine Zeile eingefügt wird. Dies ist mit einer kurzen Zeitreihe möglich, aber nicht mit einer großen. Ich bin mir nicht sicher, ob jemand helfen könnte, es ein bisschen einfacher zu machen? Vielen Dank

edit: T ist sequentiell, aber die Anzahl der Daten pro T variiert. Und ich möchte für jedes T. eine Reihe von Zeilen einfügen. Hoffe, die Änderungen haben es deutlich gemacht. :)

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