使用 R 创建面板数据，填补年份之间的空白并在随后的年份中重复最后一个值

Question

我有以下示例：

我正在尝试将其转换为以下面板数据：

正如您在最后一张图片中看到的，我想为同一个国家/地区重复年份之间的值，并为随后的年份重复最后一个值，直到 2020 年。

Answer 1

您可以使用 grid.expand 获取您想要的国家/年份组合，然后 left_join 主数据框到此，最后 fill 缺失数据，确保您过滤取出任何剩余的 NAs.

library(dplyr)
library(tidyr)

panel <- expand.grid(year = min(df$year):2020, 
                     country = unique(df$country), 
                     stringsAsFactors = FALSE)     %>%
           left_join(df)                           %>% 
           group_by(country)                       %>% 
           fill(c("id", "regioncode", "prespowl")) %>%
           filter(!is.na(id))                      %>%
           as.data.frame()

结果如下：

panel
#>    year   country id regioncode  prespowl
#> 1  2011   Albania  1     Europe 0.1817557
#> 2  2012   Albania  1     Europe 0.1817557
#> 3  2013   Albania  1     Europe 0.1817557
#> 4  2014   Albania  1     Europe 0.1817557
#> 5  2015   Albania  1     Europe 0.1817557
#> 6  2016   Albania  1     Europe 0.1817557
#> 7  2017   Albania  1     Europe 0.1817557
#> 8  2018   Albania  1     Europe 0.1411482
#> 9  2019   Albania  1     Europe 0.1411482
#> 10 2020   Albania  1     Europe 0.1411482
#> 11 2016   Algeria  2     Africa 0.3837466
#> 12 2017   Algeria  2     Africa 0.3837466
#> 13 2018   Algeria  2     Africa 0.4837466
#> 14 2019   Algeria  2     Africa 0.4837466
#> 15 2020   Algeria  2     Africa 0.4837466
#> 16 1999 Argentina  3   Americas 0.2887138
#> 17 2000 Argentina  3   Americas 0.2887138
#> 18 2001 Argentina  3   Americas 0.2887138
#> 19 2002 Argentina  3   Americas 0.2887138
#> 20 2003 Argentina  3   Americas 0.2887138
#> 21 2004 Argentina  3   Americas 0.2887138
#> 22 2005 Argentina  3   Americas 0.2887138
#> 23 2006 Argentina  3   Americas 0.4322523
#> 24 2007 Argentina  3   Americas 0.4322523
#> 25 2008 Argentina  3   Americas 0.4322523
#> 26 2009 Argentina  3   Americas 0.4322523
#> 27 2010 Argentina  3   Americas 0.4322523
#> 28 2011 Argentina  3   Americas 0.4322523
#> 29 2012 Argentina  3   Americas 0.4322523
#> 30 2013 Argentina  3   Americas 0.5453171
#> 31 2014 Argentina  3   Americas 0.5453171
#> 32 2015 Argentina  3   Americas 0.5453171
#> 33 2016 Argentina  3   Americas 0.5453171
#> 34 2017 Argentina  3   Americas 0.5453171
#> 35 2018 Argentina  3   Americas 0.5453171
#> 36 2019 Argentina  3   Americas 0.5453171
#> 37 2020 Argentina  3   Americas 0.5453171

使用的数据：

df <- read.table(text= 'country year    id  regioncode   prespowl
                        Albania 2011    1   Europe      0.1817557
                        Albania 2018    1   Europe      0.1411482
                        Algeria 2016    2   Africa      0.3837466
                        Algeria 2018    2   Africa      0.4837466
                      Argentina 1999    3   Americas    0.2887138
                      Argentina 2006    3   Americas    0.4322523
                      Argentina 2013    3   Americas    0.5453171
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

使用 R 创建面板数据，填补年份之间的空白并在随后的年份中重复最后一个值

Creating panel data, filling gaps between years and repeating the last value in the subsequent years using R

r

panel-data

dplyr