如何识别R df中缺少的行 - 没有NA

Question

我有几个不同长度的观察结果。应该每0.2米深度收集一次观察结果。这通常是这种情况，但有时1,2或更多深度间隔以完全随机的顺序被“遗漏/跳过”。表格具有相同的字段。我需要知道错过了哪个深度，以及在哪个时间。作为一个例子是一个简化的文件;表A（profile，time_UTC，depth_m）。表A有12行，但应该有15行，即0.4米，1.2米和1.4米。时间戳（ms）是不规则的，所以我不能用它们来识别深度差距。

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1. 表A

2. 有12行，但应该有15行：

    profil time_UTC depth_m
   1 V      24871     0.2
   2 V      24877     0.6
   3 V      24882     0.8
   4 V      24887      1
   5 V      24898     1.6
   6 V      24901     1.8
   7 V      24902      2
   8 V      24905     2.2
   9 V      24907     2.4
   10 V     24909     2.6
   11 V     24912     2.8
   12 V     24915      3
   

对于我将要阅读的所有df，需要以可操作的方式进行检查。

我需要帮助来编写一个查询，在那里我可以找到缺少的行并添加缺少深度和集成时间的新行。

我为类似问题提供了两个链接，但在R示例中，序列是分类的（我的df不是），另一个是Sql代码。 R identify missing rows from pre-specified sequence How to find missing rows?

感谢您的帮助。

Answer 1

library(dplyr)

right_join(df, data_frame(depth_m = seq(0.2, 3, by = 0.2)))
#> Joining, by = "depth_m"
#>    profil time_UTC depth_m
#> 1       V    24871     0.2
#> 2    <NA>       NA     0.4
#> 3    <NA>       NA     0.6
#> 4       V    24882     0.8
#> 5       V    24887     1.0
#> 6    <NA>       NA     1.2
#> 7    <NA>       NA     1.4
#> 8       V    24898     1.6
#> 9       V    24901     1.8
#> 10      V    24902     2.0
#> 11      V    24905     2.2
#> 12   <NA>       NA     2.4
#> 13   <NA>       NA     2.6
#> 14   <NA>       NA     2.8
#> 15      V    24915     3.0