如何将缺失的日期添加到不带NA的列中?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何将缺失的日期添加到不带NA的列中?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

         Date NewArea.km2 IDday
1  2018-03-01    152.3972     0
2  2018-03-15    152.3972     0
3  2018-04-01    152.3972     0
4  2018-04-15    152.3972     0
5  2018-05-01    152.3972     0
6  2018-05-15    152.3972     0
7  2018-06-01    152.3972     0
8  2018-06-10    152.3972     0
9  2018-06-15    152.3972     0
10 2018-06-20    152.3972     0
11 2018-06-21    152.3972     1
12 2018-06-22    152.3972     3
13 2018-06-23    152.3972     4
14 2018-06-24    152.3972     6
15 2018-06-25    152.3972     6
16 2018-06-26    152.3972    16
17 2018-06-27    152.3972    22
18 2018-06-28    152.3972    22
19 2018-06-29    152.3972    24
20 2018-06-30    152.3972    24
21 2018-07-01    152.3972    27

这里是我拥有的数据的子集。正如您可能从标题中躲过的那样,我想在数据框中添加行,以便也包括缺失的日期(例如,2018-03-02、2018-03-03等)。其他两列最好是用NA填充,使新的第2行显示为>

2  2018-03-02  NA  NA

Date NewArea.km2 IDday 1 2018-03-01 152.3972 0 2 2018-03-15 152.3972 0 3 2018-04-01 152.3972 0 4 2018-04-15 152.3972 0 5 2018-05-01 152.3972 0 6 2018- 05-15 ...

答案

我们可以使用complete

另一答案

这里是base R的解决方案

以上是关于如何将缺失的日期添加到不带NA的列中?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言使用isna函数查看列表和dataframe中是否包含缺失值将dataframe中数据列中的异常值标注为缺失值NA使用na.omit函数删除dataframe中包含缺失值NA的数据行

MySQL:查找日期范围之间的缺失日期

R语言自定义函数计算dataframe每列中的缺失值NA的个数缺失值问题及其填充示例

R语言dataframe数据列中的缺失值NA的个数统计实战:特定数据列的NA值统计所有特征的NA值统计

无法用所有列中的列值填充缺失值

在 Pandas 数据框列中填充缺失的日期值