Question

我有一个包含80个主题的数据框，每个主题应该具有50个观察值。但是，由于以前在数据处理中应用了某些排除标准，现在，并不是每个受试者都有50个观察值。但是，要应用一些后续的数据分析过程，我需要将数据框设置为80 *50。因此，我需要将那些缺少的行加回去，并将它们的值指定为0。我想知道如何实现这一点。

我正在用一种简化的情况来说明这一点。假设数据帧具有三列：Subj，TimeBin和Value。假设有3个Subjs：S001，S002，S003；并且有6个时区：T0，T1，T2，T3，T4，T5。现在，S001和S002具有所有必需的观测值，但是S003在T2和T5缺少观测值。我应该如何弥补那两个缺失的行？

谢谢！

Answer 1

让我们尝试重新创建您描述的情况。

这是一个数据帧，其中（S003，T2）和（S003，T5）的Value为NA：

library(dplyr)
library(tidyr)

set.seed(1001) 
df1 <- data.frame(Subj = rep(c("S001", "S002", "S003"), each = 6),
                  TimeBin = rep(c("T0", "T1", "T2", "T3", "T4", "T5"), 3),
                  Value = c(sample(1:50, 18, replace = TRUE))) %>% 
       mutate(Value = ifelse(Subj == "S003" & grepl("T[2|5]", TimeBin), NA, Value))

“某些先前在数据处理中应用的排除标准”-您未指定具体含义，但我们只删除具有NA值的行：

df1 <- na.omit(df1)

tidyr::complete()可以处理此问题，只要至少某些主题具有完整的行集即可：

df1 %>% 
  complete(Subj, nesting(TimeBin), fill = list(Value = 0))

如果没有完整的主题，则必须在处理后的数据和原始数据之间设计某种连接。

如何为每个参与者创建具有相同行数的数据框

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