Dado um data.frame que contém uma série temporal e um ou minério de campos de agrupamento. Portanto, temos várias séries temporais - uma para cada combinação de agrupamento. Mas algumas datas estão faltando. Então, qual é a maneira mais fácil (em termos da "maneira mais organizada") de adicionar essas datas com os valores de agrupamento corretos?

Normalmente, eu diria que gero um data.frame com todas as datas e faço um full_join com minha série temporal. Mas agora temos que fazer isso para cada combinação de valores de agrupamento - e preencher os valores de agrupamento.

Vejamos um exemplo:

Primeiro, crio um data.frame com valores ausentes:

library(dplyr)
library(lubridate)

set.seed(1234)
# Time series should run vom 2017-01-01 til 2017-01-10
date <- data.frame(date = seq.Date(from=ymd("2017-01-01"), to=ymd("2017-01-10"), by="days"), v = 1)
# Two grouping dimensions
d1   <- data.frame(d1 = c("A", "B", "C", "D"), v = 1)
d2   <- data.frame(d2 = c(1, 2, 3, 4, 5), v = 1)

# Generate the data.frame
df <- full_join(date, full_join(d1, d2)) %>%
  select(date, d1, d2) 
# and ad to value columns
df$v1 <- runif(200)
df$v2 <- runif(200)

# group by the dimension columns
df <- df %>% 
  group_by(d1, d2)

# create missing dates
df.missing <- df %>%
  filter(v1 <= 0.8)

# So now  2017-01-01 and 2017-01-10, A, 5 are missing now
df.missing %>%
  filter(d1 == "A" & d2 == 5)

# A tibble: 8 x 5
# Groups:   d1, d2 [1]
        date     d1    d2         v1        v2
      <date> <fctr> <dbl>      <dbl>     <dbl>
1 2017-01-02      A     5 0.21879954 0.1335497
2 2017-01-03      A     5 0.32977018 0.9802127
3 2017-01-04      A     5 0.23902573 0.1206089
4 2017-01-05      A     5 0.19617465 0.7378315
5 2017-01-06      A     5 0.13373890 0.9493668
6 2017-01-07      A     5 0.48613541 0.3392834
7 2017-01-08      A     5 0.35698708 0.3696965
8 2017-01-09      A     5 0.08498474 0.8354756

Então, para adicionar as datas ausentes, eu giro um data.frame com todas as datas:

start <- min(df.missing$date)
end   <- max(df.missing$date)

all.dates <- data.frame(date=seq.Date(start, end, by="day"))

Não, eu quero fazer algo parecido (lembre-se: df.missing is group_by (d1, d2))

df.missing %>%
  do(my_join())

Então, vamos definir my_join ():

my_join <- function(data) {
  # get value of both dimensions
  d1.set <- data$d1[[1]]
  d2.set <- data$d2[[1]]

  tmp <- full_join(data, all.dates) %>%
    # First we need to ungroup.  Otherwise we can't change d1 and d2 because they are grouping variables
    ungroup() %>%
    mutate(
      d1 = d1.set,
      d2 = d2.set 
    ) %>%
    group_by(d1, d2)

  return(tmp)
}

Agora podemos chamar my_join () para cada combinação e dar uma olhada em "A / 5"

df.missing %>%
  do(my_join(.)) %>%
  filter(d1 == "A" & d2 == 5)

# A tibble: 10 x 5
# Groups:   d1, d2 [1]
         date     d1    d2         v1        v2
       <date> <fctr> <dbl>      <dbl>     <dbl>
 1 2017-01-02      A     5 0.21879954 0.1335497
 2 2017-01-03      A     5 0.32977018 0.9802127
 3 2017-01-04      A     5 0.23902573 0.1206089
 4 2017-01-05      A     5 0.19617465 0.7378315
 5 2017-01-06      A     5 0.13373890 0.9493668
 6 2017-01-07      A     5 0.48613541 0.3392834
 7 2017-01-08      A     5 0.35698708 0.3696965
 8 2017-01-09      A     5 0.08498474 0.8354756
 9 2017-01-01      A     5         NA        NA
10 2017-01-10      A     5         NA        NA

Ótimo! Era isso que estávamos procurando. Mas precisamos definir d1 e d2 em my_join e isso parece um pouco desajeitado.

Então, existe alguma maneira de arrumar essa solução?

P.S .: Coloquei o código em uma essência:https://gist.github.com/JerryWho/1bf919ef73792569eb38f6462c6d7a8e