Question

有人知道tidyr::complete()是否支持通过group_by()进行分组吗？

准确地说：我有一些看起来像这样的数据框

df <- data.frame(
  "ID"   = rep(1:2, each = 2),
  "Col1" = c("A", NA, "AA", NA),
  "Col2" = c("B", "C", "BB", "CC"))

现在我想使用complete()和group_by()计算所有可能的组合每组！

df %>% 
 group_by(ID) %>% 
 complete(Col1, Col2)

  Error in .Call("dplyr_left_join_impl", PACKAGE = "dplyr", x, y, by_x,  : 
  negative length vectors are not allowed

这会导致错误。但是，在没有分组的情况下使用complete()可以使用，但这不是我想要的。

df %>% 
 complete(Col1, Col2)

问题：

我做错了什么，或者complete()根本不适用于group_by？
如果是这样，我怎么能这样做（最好不使用循环）？

Answer 1

您可以使用complete和group_by执行此操作，但必须使用do语句：

df %>% 
 group_by(ID) %>% 
 do(complete(., Col1, Col2, fill = list(ID = .$ID)))

Answer 2

我们可以使用data.table执行此操作。转换＆＃39; data.frame＆＃39;到＆＃39; data.table＆＃39; （setDT(df)）和交叉加入（CJ）＆＃39; Col1＆＃39;的unique元素和＆＃39; Col2＆＃39;，按ID＆＃39;分组。

library(data.table)#v1.9.6+
setDT(df)[,CJ(Col1, Col2, unique=TRUE), by = ID]
#   ID V1 V2
#1:  1 NA  B
#2:  1 NA  C
#3:  1  A  B
#4:  1  A  C
#5:  2 NA BB
#6:  2 NA CC
#7:  2 AA BB
#8:  2 AA CC

Answer 3

只是想让所有人都知道，tidyr的开发版本（截至2016年1月13日的版本0.3.1.9000）所有tidyr动词现在都尊重分组，因此使用dplyr::do进行解决方法没有必要了。一旦版本可以在CRAN上使用，我将编辑我的答案。

使用tidyr :: complete with group_by

3 个答案: