R根据另一个datetime变量按组填充datetime数据

我有一个包含POSIXct datetime（t1）数据的数据表，它由多个列组成。对于每个组，我的数据应该有48行，间隔半小时（总共24小时），其日期时间（t1）值由另一个用作分组变量的日期时间（t2）变量确定。48行（t1）数据应为分组日期时间（t2）之前的24小时半小时间隔

我需要用每个组的上一（按时间顺序）完整数据行中的值填充缺少的行

例如：如果按ID=A分组的数据，则datetime（t2）=10-01-2019 06:00:00（格式='dd-mm-yyyy hh:mm:ss'）具有从09-01-2019 08:00:00到10-01-2019 04:00:00的datetime（t1）数据。它的范围应为从09-01-2019 06:00:00到10-01-2019 05:30:00，这意味着从一开始就缺少4行数据（2小时），从一结束就缺少3行数据，可用数据点之间也缺少几行数据。虽然在时间段开始时缺少的行不能用完整的数据填充，但我仍然希望将这些行作为NA添加到表中。但是，使用上一个完整数据行中的完整数据填充表末尾的行是非常重要的

我的数据集示例如下所示：（按ID和t2分组）

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不清楚时间是否为24小时格式。您可以先创建一个半小时计时序列，然后在使用

zoo:：na.locf

进行最后一次观察之前加入原始数据集：

数据：

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我的数据的分组变量实际上是ID和t2。当我用稍微不同的数据（包括不同的t2值）尝试您的代码，并将数据表更新为“by=（ID，t2）”，它返回了预期的行数，t1的正确值，但t2的值不正确：它们都与t2的第一个值相同。使用数据：DT，我将代码调整为：DT[DT[，（t1=rev（seq（t2[1L]-30*60，length.out=48L，by=“-30分钟”）），by=（ID，t2）]，（ID=i.ID，t2=i.t2，t1=i.t1，varX=na.locf（varX，na.rm=FALSE），varY=na.locf（varY，na.rm=FALSE）），on=（ID，t2，t1）]但是varX和varY的值将被带入下一个组，而不是从NA值开始的下一个组，直到该组的第一个完整数据行出现为止。@Michael96我用新的样本数据集更新了代码。您可能希望在OP中发布此样本数据集，因为它更清晰

ID t2                   t1                    varX   varY
... 
A  10-01-2019 06:00:00  10-01-2019 12:00:00   100    Y1 
A  10-01-2019 06:00:00  10-01-2019 12:30:00   60     Y2 
B  10-01-2019 06:00:00  10-01-2019 01:00:00   100    Y2 
A  10-01-2019 06:30:00  10-01-2019 01:30:00   100    Y3 
B  10-01-2019 06:30:00  10-01-2019 02:00:00   200    Y4  
C  10-01-2019 07:00:00  10-01-2019 04:00:00   100    Y3  

library(data.table)
DT <- fread("ID,t2,t1,varX,varY
A,10-01-2019 06:00:00 PM,10-01-2019 12:00:00 PM,100,Y1 
A,10-01-2019 06:00:00 PM,10-01-2019 12:30:00 PM,60,Y2 
B,10-01-2019 06:00:00 PM,10-01-2019 01:00:00 PM,100,Y2 
A,10-01-2019 06:30:00 PM,10-01-2019 01:30:00 PM,100,Y3 
B,10-01-2019 06:30:00 PM,10-01-2019 02:00:00 PM,200,Y4 
C,10-01-2019 07:00:00 PM,10-01-2019 04:00:00 PM,100,Y3") 
cols <- c("t2", "t1")
DT[, (cols) := lapply(.SD, as.POSIXct, format="%d-%m-%Y %I:%M:%S %p"), .SDcols=cols]

library(zoo)
DT[DT[,.(t1=rev(seq(t2-30*60, length.out=48L, by="-30 mins"))), by=.(ID, t2)],
    .(ID=i.ID, t2=i.t2, t1=i.t1, varX=varX, varY=varY),
    on=.(ID, t2, t1)][,
        c("varX", "varY") := lapply(.SD, na.locf, na.rm=FALSE),
        , by=.(ID, t2), .SDcols=c("varX", "varY")][]