我正在使用 R 作業室，主要是 dplyr 處理，在那里我有一個 df 用戶（A、B、C、...）以及自從他們第一次訪問以來他們處于活躍狀態的哪一天（1、2、3、...）
| 用戶 | 日 | 積極的 |
|---|---|---|
| 一種 | 1 | 噸 |
| 一種 | 3 | 噸 |
| 乙 | 2 | 噸 |
| 乙 | 4 | 噸 |
我想用所有缺失的日子來完成這個串列 - 直到它們當前的最大值（所以對于用戶 B 直到 4 并且對于用戶 A 直到 3） - 并且值為 FALSE：
| 用戶 | 日 | 積極的 |
|---|---|---|
| 一種 | 1 | 噸 |
| 一種 | 2 | F |
| 一種 | 3 | 噸 |
| 乙 | 1 | F |
| 乙 | 2 | 噸 |
| 乙 | 3 | F |
| 乙 | 4 | 噸 |
我已經在谷歌上搜索和咀嚼這個幾個小時了。有人有想法嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
我們可以按 'user' 分組，然后從minto max'day' 中獲取序列complete以擴展資料，同時fill使用 'active' 列FALSE（默認情況下，缺少的組合用 填充NA）
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
group_by(user) %>%
complete(day = min(day):max(day), fill = list(active = FALSE)) %>%
ungroup
-輸出
# A tibble: 6 × 3
user day active
<chr> <int> <lgl>
1 A 1 TRUE
2 A 2 FALSE
3 A 3 TRUE
4 B 2 TRUE
5 B 3 FALSE
6 B 4 TRUE
資料
df1 <- structure(list(user = c("A", "A", "B", "B"), day = c(1L, 3L,
2L, 4L), active = c(TRUE, TRUE, TRUE, TRUE)), class = "data.frame",
row.names = c(NA,
-4L))
uj5u.com熱心網友回復：
您可以為所有用戶和所有日期創建一個新的用戶和日期資料框，然后將其加入現有資料框，然后設定活動列。像這樣的東西：
fullDf <- data.frame("user" = c(rep("A", 4), rep("B", 4)),
"day" = rep(1:4, 2))
existingDf <- left_join(fullDf, existingDf, by = c("user", "day"))
existingDf$active <- ifelse(is.na(existingDf$active), FALSE, existingDf$active
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