Tengo una columna en mis conjuntos de datos donde los períodos de tiempo (Time) son enteros que van desde a-b. A veces, pueden faltar períodos de tiempo para cualquier grupo dado. Me gustaría rellenar esas filas conNA. A continuación se muestran datos de ejemplo para 1 (de varios 1000) grupo (s).

<code>structure(list(Id = c(1, 1, 1, 1), Time = c(1, 2, 4, 5), Value = c(0.568780482159894, 
-0.7207749516298, 1.24258192959273, 0.682123081696789)), .Names = c("Id", 
"Time", "Value"), row.names = c(NA, 4L), class = "data.frame")


  Id Time      Value
1  1    1  0.5687805
2  1    2 -0.7207750
3  1    4  1.2425819
4  1    5  0.6821231
</code>

Como puedes ver, falta el tiempo 3. A menudo uno o más pueden faltar. Puedo resolver esto por mi cuenta, pero me temo que no lo haría de la manera más eficiente. Mi enfoque sería crear una función que:

Generar una secuencia de periodos de tiempo desdemin(Time) amax(Time)

Entonces haz unsetdiff agarrar desaparecidosTime valores.

Convertir ese vector en undata.frame

Tire de las variables identificadoras únicas (Id y otros que no figuran en la lista anterior), y agregue eso a este data.frame.

Fusionar los dos.

Regreso de la función.

Entonces todo el proceso se ejecutaría de la siguiente manera:

<code>   # Split the data into individual data.frames by Id.
    temp_list <- dlply(original_data, .(Id)) 
    # pad each data.frame
    tlist2 <- llply(temp_list, my_pad_function)
    # collapse the list back to a data.frame
    filled_in_data <- ldply(tlist2)
</code>

¿Mejor manera de lograr esto?