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提前感谢您回答这个问题，我会在这里接受改进我的问题的提示，因为这是我第一次！

我已经将数据从我们的SQL Server提取到一个r-Notebook到一个数据框中，该数据框附加到接收季度评估的客户，这些评估从 2015 年第四季度到 2018 年第二季度一直在发生。问题是，评估并不总是进行，因此数据存在差距。例如，我目前将创建一个如下所示的数据框：

client name | assessment date | assessment value
client 1    | 2015 Q4         | Green
client 1    | 2018 Q1         | Green
client 2    | 2015 Q4         | Yellow
client 2    | 2016 Q2         | Green
client 2    | 2016 Q4         | Green
client 2    | 2017 Q1         | Yellow

基本上，我需要每个客户名称在 2015 年第四季度和 2018 年第二季度之间的每个季度都有记录。我将假设尚未进行评估，那么之前评估的评估值将是默认值。数据框最终应该看起来像这样：

client name | assessment date | assessment value
client 1    | 2015 Q4         | Green
client 1    | 2016 Q1         | Green
client 1    | 2016 Q2         | Green
client 1    | 2016 Q3         | Green
client 1    | 2016 Q4         | Green
client 1    | 2017 Q1         | Green
client 1    | 2017 Q2         | Green
client 1    | 2017 Q3         | Green
client 1    | 2017 Q4         | Green
client 1    | 2018 Q1         | Green
client 1    | 2018 Q2         | Green
client 2    | 2015 Q4         | Yellow
client 2    | 2016 Q1         | Yellow
client 2    | 2016 Q2         | Green
client 2    | 2016 Q3         | Green
client 2    | 2016 Q4         | Green
client 2    | 2017 Q1         | Yellow
client 2    | 2017 Q2         | Yellow
client 2    | 2017 Q3         | Yellow
client 2    | 2017 Q4         | Yellow
client 2    | 2018 Q1         | Yellow
client 2    | 2018 Q2         | Yellow

谢谢！

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1 回答 1

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根据@MrFlick 的建议，我想试一试，因为我以前没有使用expand过。

library(tidyr)
library(dplyr)
library(zoo)

df <- data.table::fread("client name | assessment date | assessment value
                        client 1    | 2015 Q4         | Green
                        client 1    | 2018 Q1         | Green
                        client 2    | 2015 Q4         | Yellow
                        client 2    | 2016 Q2         | Green
                        client 2    | 2016 Q4         | Green
                        client 2    | 2017 Q1         | Yellow")

df <- df %>% 
  mutate(qtr = as.yearqtr(`assessment date`))

df2 <- expand(df,  client = `client name`,
                   qtr = seq(min(qtr), max(qtr), by = 0.25)) %>%
  arrange(client, qtr)

df2 %>% 
  mutate(qtr = as.character(qtr)) %>%
  left_join(df %>% mutate(qtr = as.character(qtr)),
            by = c('client' = 'client name', 'qtr' = 'qtr')) %>%
  group_by(client) %>%
  fill(`assessment value`) %>%
  select(-`assessment date`)

# A tibble: 20 x 3
# Groups:   client [2]
   client   qtr     `assessment value`
   <chr>    <chr>   <chr>             
 1 client 1 2015 Q4 Green             
 2 client 1 2016 Q1 Green             
 3 client 1 2016 Q2 Green             
 4 client 1 2016 Q3 Green             
 5 client 1 2016 Q4 Green             
 6 client 1 2017 Q1 Green             
 7 client 1 2017 Q2 Green             
 8 client 1 2017 Q3 Green             
 9 client 1 2017 Q4 Green             
10 client 1 2018 Q1 Green             
11 client 2 2015 Q4 Yellow            
12 client 2 2016 Q1 Yellow            
13 client 2 2016 Q2 Green             
14 client 2 2016 Q3 Green             
15 client 2 2016 Q4 Green             
16 client 2 2017 Q1 Yellow            
17 client 2 2017 Q2 Yellow            
18 client 2 2017 Q3 Yellow            
19 client 2 2017 Q4 Yellow            
20 client 2 2018 Q1 Yellow

我不得不修改yearqtr类型并将其转换为character在加入期间保留所有信息。可能有一种更清洁的方法可以做到这一点，但希望它能为您指明正确的方向。

于 2018-06-20T21:02:15.773 回答