r - 如何在未使用的因子水平上扩展 data.frame？

Question

我需要对所有具有公共变量的数据帧列表执行此操作。我想扩展每个数据帧，以便它们将公共变量扩展到所有数据帧中存在的所有级别。

myList <- list(A = data.frame(A1 = rnorm(10), A2 = rnorm(10), A3 = rnorm(10),
                              year = factor(c(2000:2009))),
               B = data.frame(B1 = rnorm(10), B2 = rnorm(10), B3 = rnorm(10),
                              year = factor(c(2001:2010))))

masterYear <- unique(unlist(lapply(myList, function(x) levels(x$year)), use.names = F))

到目前为止，我已经尝试在函数中使用 dplyr 和 tidyr 包

funExpand <- function(x){
         levels(x$year) <- c(levels(x$year), setdiff(masterYear, levels(x$year)))
         vars <- names(x)[-length(names(x))]
         x %>%
              tidyr::complete_(x, c(vars), fill = list(0))
         x
}

myList2 <- lapply(myList, funExpand)

但这会产生错误。我已经尝试了 tidyr::complete 和 tidyr::complete_ 函数的各种组合（第一个参数 x 或 year？），所有这些都会产生一些错误。这告诉我我没有正确解释完整的功能。

除了修复此错误外，我还欢迎所有改进流程的建议。

Answer 1

我猜你不需要x %>%

funExpand <- function(x) {levels(x$year) <- c(levels(x$year), 
                                  setdiff(masterYear, levels(x$year)))
                           vars <- names(x)[-length(names(x))]
                           complete_(x, vars, fill=list(0))}
lapply(myList, funExpand)

Answer 2

已更新以反映 OP

的评论

试试这个，

myList2 <- lapply(myList, 
                  function(db) {
                    db$year <- factor(as.character(db$year), levels=masterYear)
                    merge(db, data.frame(year=setdiff(masterYear, db$year)), all=T)
                  })

新行将有 NA，如果您真的需要它们 0 在函数中添加另一行 db[is.na(db)] <- 0。

r - 如何在未使用的因子水平上扩展 data.frame？

r - How to expand data.frame over unused factor levels?

r

dplyr

tidyr