R 在同一数据库中存储的多个时间序列中填写缺失的日期

我是一个完全的R初学者，我只需要快速清理一下我的数据。但我遇到了一个我无法解决的问题

所以我有一个带有时间序列的Postgres db，列是ID、日期和值（温度）。每个ID都是一个新的测量站，因此每个ID都有一个时间序列（大约2000个唯一ID，4米行）。日期跨度为1915年至2016年，有些序列重叠，有些则不重叠。如果一周中缺少测量值，我希望用NA值（我在后面插值）填充这些周

我遇到的问题是，

complete（Date.seq）

在1915年到2016年之间的所有周创建NA值，我清楚地理解为什么会发生这种情况。如何使其仅填充特定时间序列的实际开始日期和结束日期之间的值？我想要一个移动的最小值和最大值，它取决于每个特定ID的开始日期和结束日期，然后填充每个ID的开始日期和结束日期之间缺少的日期

library("RpostgreSQL")
library("tidyverse")
library("lubridate")

con <- dbConnect(PostgreSQL(), user = "postgres", 
    dbname="", password = "", host = "localhost", port= "5432")

    out <- dbGetQuery(con, "SELECT * FROM *******.Weekly_series")

    out %>% 
        group_by(ID)%>% 
        mutate(DATE = as.Date(DATE)) %>% 
        complete(DATE = seq(ymd("1915-04-14"), ymd("2016-03-30"), by= "week"))

预期产出

ID  DATE     VALUE
1   2015-10-01  1
1   2015-10-08  1
1   2015-10-15  1
1   2015-10-22  NA
1   2015-10-29  1
2   1956-01-01  1
2   1956-01-08  NA
2   1956-01-15  1
2   1956-01-22  1
3   1982-01-01  1
3   1982-01-08  NA
3   1982-01-15  1
3   1982-01-22  1
3   1982-01-29  1

---

使用您提供的数据，这是可行的。我不知道为什么这样做有效，而您的整个代码却没有，但在您的代码中，数据结构可能不是所需要的。如果是这样，使用您提供的数据执行类似于

out的操作，这是可行的。我不知道为什么这样做有效，而您的整个代码却没有，但在您的代码中，数据结构可能不是所需要的。如果是这样的话，
out试图复制上面的内容，但我得到了错误：
PostgreSQL（）中的错误：找不到函数“PostgreSQL”
我有
library（DBI）
和
library（lubridate）
欢迎使用StackOverflow！你能举个例子来帮助你吗？（为示例输入提供
dput（）
、预期输出和可复制粘贴并按原样运行的代码）我想问题是如何使
tidyr:：complete
函数，正如@Aurèle所建议的，一些示例数据就足够了，谢谢您的快速响应！我添加了一些样本数据（不是原始数据，只是随机化）@Aurèle希望样本数据的格式是正确的。代码中唯一缺少的是库，我添加了它们。@markhogue我认为您缺少库RPostgreSQL。试图复制上面的内容，但我得到了错误：
PostgreSQL（）中的错误：找不到函数“PostgreSQL”
我有
库（DBI）
和
库（lubridate）
欢迎来到StackOverflow！你能举个例子来帮助你吗？（为示例输入提供
dput（）
、预期输出和可复制粘贴并按原样运行的代码）我想问题是如何使
tidyr:：complete
函数，正如@Aurèle所建议的，一些示例数据就足够了，谢谢您的快速响应！我添加了一些样本数据（不是原始数据，只是随机化）@Aurèle希望样本数据的格式是正确的。代码中唯一缺少的是库，我添加了它们。@markhogue我想你缺少库RPostgreSQL。谢谢你的时间和耐心。通过运行此命令，问题仍然存在。我不希望收到的日期中NA值超出每个ID的结束日期和开始日期。例如，在我这里的示例数据中，对于ID 1：我只希望在2015-10-01和2015-10-29之间填充缺少的日期，我不希望在开始日期和结束日期之外有其他NA值。我需要为每个id提供某种动态的最小值和最大值。@Jbt New-edited-answer希望能够回应您的评论。如果没有，我们可以继续：-）谢谢你的时间和耐心。通过运行此命令，问题仍然存在。我不希望收到的日期中NA值超出每个ID的结束日期和开始日期。例如，在我这里的示例数据中，对于ID 1：我只希望在2015-10-01和2015-10-29之间填充缺少的日期，我不希望在开始日期和结束日期之外有其他NA值。我需要为每个id提供某种动态的最小值和最大值。@Jbt New-edited-answer希望能够回应您的评论。如果没有，我们可以继续：-）
ID  DATE     VALUE
1   2015-10-01  1
1   2015-10-08  1
1   2015-10-15  1
1   2015-10-22  NA
1   2015-10-29  1
2   1956-01-01  1
2   1956-01-08  NA
2   1956-01-15  1
2   1956-01-22  1
3   1982-01-01  1
3   1982-01-08  NA
3   1982-01-15  1
3   1982-01-22  1
3   1982-01-29  1


library(lubridate)
library(dplyr)
library(tidyr)

a <- "ID  DATE     VALUE
1   2015-10-01  1
1   2015-10-08  1
1   2015-10-15  1
1   2015-10-29  1
2   1956-01-01  1
2   1956-01-15  1
2   1956-01-22  1
3   1982-01-01  1
3   1982-01-15  1
3   1982-01-22  1
3   1982-01-29  1"

df <- read.table(text = a, header = TRUE)

big_df1 <- df %>% 
  filter(ID == 1)%>% 
  mutate(DATE = as.Date(DATE)) %>% 
  tidyr::complete(DATE = seq(ymd(min(DATE)), ymd(max(DATE)), by= "week"))

big_df2 <- df %>% 
  filter(ID == 2)%>% 
  mutate(DATE = as.Date(DATE)) %>% 
  tidyr::complete(DATE = seq(ymd(min(DATE)), ymd(max(DATE)), by= "week"))

big_df3 <- df %>% 
  filter(ID == 3)%>% 
  mutate(DATE = as.Date(DATE)) %>% 
  tidyr::complete(DATE = seq(ymd(min(DATE)), ymd(max(DATE)), by= "week"))

big_df <- rbind(big_df1, big_df2, big_df3)
big_df

   DATE          ID VALUE
   <date>     <int> <int>
 1 2015-10-01     1     1
 2 2015-10-08     1     1
 3 2015-10-15     1     1
 4 2015-10-22    NA    NA
 5 2015-10-29     1     1
 6 1956-01-01     2     1
 7 1956-01-08    NA    NA
 8 1956-01-15     2     1
 9 1956-01-22     2     1
10 1982-01-01     3     1
11 1982-01-08    NA    NA
12 1982-01-15     3     1
13 1982-01-22     3     1
14 1982-01-29     3     1