R 如何为回归/ML组织具有唯一客户ID和年度观察的数据集

我有一个由房屋销售数据组成的数据集。我想根据各种属性预测给定年份的销售价格（响应变量）。这些房子被分配了唯一的ID，有些在我们的时间范围内被出售了不止一次。为了提高我的预测精度，我希望能够结合任何以前的销售价格和属性来预测未来的房价

我已尝试通过基于客户ID创建行来重新组织数据：

由于每套房子的销售年份不同，这将创建一个包含许多NAs的大型数据集。这使得在执行回归/ML预测房价时变得困难。我最终得到了80%的NAs行，这意味着我必须进行插补才能运行算法，但结果很差

在预测价格时，有没有聪明的方法来实现每套房子的历史销售价格和属性？我曾尝试在训练集和测试集中包含唯一ID（确保训练集和数据集中不会出现相同的ID），但是否有更好的方法来组织数据以获得更好的结果