插入R中缺失数据的行-数量为0

原始数据

Person   month   Year Quantity
A         02  2018   900
A         04  2018   600
A         09  2018   300
A         04  2019   40
B         06  2018   56
B         01  2019   10
B         09  2019   20

所需输出

Person   month   Year Quantity
A         01  2018   0
A         02  2018   900
A         03  2018   0
A         04  2018   600
A         05  2018   0
A         06  2018   0
A         07  2018   0
A         08  2018   0
A         09  2018   300
A         10  2018   0
A         11  2018   0
A         12  2018   0
A         01  2019   0
A         01  2019   0
A         02  2019   0
A         03  2019   0
A         04  2019   40
A         05  2019   0
A         06  2019   0
A         07  2019   0
A         08  2019   0
A         09  2019   0
A         10  2019   0
A         11  2019   0
A         12  2019   0
B         01  2018   0
B         02  2018   0
B         03  2018   0
B         04  2018   0
B         05  2018   0
B         06  2018   56
B         07  2018   0
B         08  2018   0
B         09  2018   0
B         10  2018   0
B         11  2018   0
B         12  2018   0
B         01  2019   10
B         02  2019   0
B         03  2019   0
B         04  2019   0
B         05  2019   0
B         06  2019   0
B         07  2019   0
B         08  2019   0
B         09  2019   20
B         10  2019   0
B         11  2019   0
B         12  2019   0

大家好,

我在R数据框中有上面的样本数据，我想为每个月添加0个“数量”，其中“人”的数据缺失。我已经丢失了月份和年份，正如你们所看到的，我希望为每个人插入我的数据框。i、 e.为缺少的月份，将个人需求的月-年值0相加。（为了提供一些背景信息，我拥有的初始数据有每个需求的日期，但我将其分组为月份和年份，因为我从日期字段中提取了月份和年份值，如下所示

PersonMonthDemand <-
  DateData %>%
  mutate(month = month(DateOfDemand))%>%
  mutate(year= year(DateOfDemand))%>%
  group_by(Person, month, year) %>%
  summarise(Quantity = sum(Quantity)) 

PersonMonthDemand%
突变（月=月（需求日期））%>%
突变（年=年（需求日期））%>%
分组依据（人、月、年）%>%
汇总（数量=总和（数量））

由此产生的原始数据（如上所示）

---

如果这里的专家能帮忙，我们将不胜感激。提前谢谢。亲切问候，加亚特里

我们可以使用

tidyr中的
complete

library(tidyr)
library(dplyr)
df1 %>%
    complete(Person, month = 1:12, Year, fill = list(Quantity = 0)) %>% 
    arrange(Person, Year)
# A tibble: 48 x 4
#  Person month  Year Quantity
#   <chr>  <int> <int>    <dbl>
# 1 A          1  2018        0
# 2 A          2  2018      900
# 3 A          3  2018        0
# 4 A          4  2018      600
# 5 A          5  2018        0
# 6 A          6  2018        0
# 7 A          7  2018        0
# 8 A          8  2018        0
# 9 A          9  2018      300
#10 A         10  2018        0
# … with 38 more rows

library（tidyr）
图书馆（dplyr）
df1%>%
完成（人，月=1:12，年，填写=清单（数量=0））%>%
安排（人、年）
#A tibble:48 x 4
#人月年数量
#          
#1A 2018 0
#2 A 2 2018 900
#3 A 3 2018 0
#4 A 4 2018 600
#5 A 5 2018 0
#6 A 6 2018 0
#7 A 7 2018 0
#8 A 8 2018 0
#9 A 9 2018 300
#10 A 10 2018 0
#…还有38行

###资料

df1创建左侧基准表

为此，请采用所有客户的独特价值观：

cstmr<-data.frame(unique(orgn_data$Person))
change column names
names(cstmr)[1]<-'Person'

然后使用以下命令将所有NAs替换为0：

final_df[is.na(final_df)] <- 0

final_df[is.na（final_df）]非常感谢Arun博士，非常感谢您这么快的回复。代码可以工作，但不幸的是部分工作。对不起，我没有完全解释我的问题。对于“C2”人员，非零值在2018年存在1个月或2个月，但2019年和2020年没有。但是，对于“C”人员，我希望2019年和2020年的所有月份（截至本月）也要填充Quanity 0。目前，您帮助的代码在全年所有月份都会填充，但仅在2018年，因为这是Pesron C唯一出现需求量的一年。啊，太棒了！谢谢Jeremy和Hemant，这非常好。这是很棒的东西，我也学到了。非常感谢。Tha谢谢你，杰里米。我是新来的，所以编辑很有帮助！
orgn_data_year_mnth<-unique(orgn_data[c("month", "Year")])
cross join cstmr & organ_data_year_mnth using
cc<-merge(cstmr, organ_data_year_mnth)

final_df<-merge(cc,orgn_data,by=c('Person','month','Year'),all.x=TRUE)

final_df[is.na(final_df)] <- 0