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Accepted
denis
Asked: 2025-02-14 14:12:27 +0800 CST

Como inserir uma nova linha para cada número ausente de uma variável enquanto preenche com NA para outras variáveis ​​em R?

  • 772

Como inserir uma nova linha toda vez que houver uma quebra na rownumeração das colunas, enquanto preenche as outras colunas com NA?

Dados iniciais:

x <- c("a","a","a","a","a","a","a","a","a","b","b","b","b","b","b","b")
y <- c(1,1,2,4,4,4,7,7,11,1,3,3,3,6,6,8)
dat0 <- data.frame(x,y)  

>dat0
   x  y
1  a  1
2  a  1
3  a  2
4  a  4
5  a  4
6  a  4
7  a  7
8  a  7
9  a 11
10 b  1
11 b  3
12 b  3
13 b  3
14 b  6
15 b  6
16 b  8

Saída desejada:

> dat1
      x  y
1     a  1
2     a  1
3     a  2
4  <NA>  3
5     a  4
6     a  4
7     a  4
8  <NA>  5
9  <NA>  6
10    a  7
11    a  7
12 <NA>  8
13 <NA>  9
14 <NA> 10
15    a 11
16    b  1
17 <NA>  2
18    b  3
19    b  3
20    b  3
21 <NA>  4
22 <NA>  5
23    b  6
24    b  6
25 <NA>  7
26    b  8

Obrigado pela ajuda

3 respostas

  1. Um pouco prolixo:

    library(dplyr)

reframe(dat0, y=seq(min(y), max(y)), .by=x) %>%
  anti_join(dat0) %>%
  mutate(x2=x, x=NA) %>%
  full_join(dat0) %>%
  mutate(x2=coalesce(x, x2)) %>%
  arrange(x2, y) %>%
  select(-x2)

          x  y
1     a  1
2     a  1
3     a  2
4  <NA>  3
5     a  4
6     a  4
7     a  4
8  <NA>  5
9  <NA>  6
10    a  7
11    a  7
12 <NA>  8
13 <NA>  9
14 <NA> 10
15    a 11
16    b  1
17 <NA>  2
18    b  3
19    b  3
20    b  3
21 <NA>  4
22 <NA>  5
23    b  6
24    b  6
25 <NA>  7
26    b  8
    • 2
  2. Best Answer

    Isso é bem simples, tidyr::complete()exceto que as variáveis ​​de agrupamento não podem ser modificadas, então precisam ser copiadas primeiro.

    library(tidyr)
library(dplyr)

dat0 |> 
  group_by(g2 = x) |> 
  complete(y = full_seq(y, 1))  |> 
  ungroup(g2) |> 
  select(-g2)

# A tibble: 26 × 2
       y x    
   <dbl> <chr>
 1     1 a    
 2     1 a    
 3     2 a    
 4     3 NA   
 5     4 a    
 6     4 a    
 7     4 a    
 8     5 NA   
 9     6 NA   
10     7 a    
# ℹ 16 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
    • 2

  3. Hmm requisito estranho, mas na base R você poderia fazer

    res <- dat0    
for(let in unique(dat0$x)){
  missing_y <- setdiff(1:max(dat0[dat0$x==let,]$y), dat0[dat0$x==let,]$y)
  missing_x <- rep(NA, length(missing_y))
  res <- rbind(data.frame(x=missing_x, y = missing_y),res)
}

    Mas eu recomendaria

    library(tidyverse)
res_filled <- dat0 %>% group_by(x) %>% complete(y = seq(min(y),max(y),1))
    • 1

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