R 如何说如果'；价值'；isn'；t包括在此数据框列中（从'；值列表中），为其添加一行，并在另一列中添加NA

设置：我和动物一起做行为任务。我编写了一个函数来获取原始数据并“清理”，基本上，然后我将它应用到许多不同的数据表中。这个数据有20个主题，我们只会说K1，K2。。。K20

有时，我编写的函数会从工作表中完全删除一个主题。我知道为什么会发生这种情况（基本上，他一天什么都没做，只是被函数在某一点上做的事情过滤掉了）。现在，当它发生时，我一直在进行“现场修复”，但这带来了我的问题

实际上，我在定点时所做的就是让动物留在最终的电子表格中，从中筛选出的任何列的值最终都是0或NA（以适用于每种情况的值为准，例如频率为0或反应时间为NA）

但是，是否有一种方法可以在后端执行此操作

在我的函数之后，我得到了我的“清理”数据框，它应该有20个动物（K1-K20），但它只有19个（例如缺少K3）

我将如何编写一个函数来表示：

如果此数据框中不包括“主题”（来自此“主题”列表？），请添加它，并在另一列中为它们添加NA

希望这是有意义的

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谢谢大家!

如果我理解正确，OP创建了一个或多个

主题

缺少行的数据集，他希望根据

主题

列表完成行

这可以用不同的方法解决。我喜欢的方式是加入或合并。另一种方法是使用

complete（）

函数。不同方法的输出有一些细微的差别

但首先我们需要创建合适的样本数据

创建示例数据 请注意，

Subject

是一个因子，因子级别中也缺少

K03

（由于

droplevels（）

）

基本R

merge（）

K03

的行已完成

请注意，

Subject

在

merge（）

之后仍然是一个因子，但也完成了因子级别：

SQL 数据表 打印输出与上面相同，但已强制

主题

以静默方式键入字符

dplyr 两者都返回带有

主题的data.frame，强制键入字符并打印警告：

列
Subject
将不同级别的因素连接起来，强制
特征向量

tidyr:：complete（）
返回TIBLE并打印警告：

#一个tible:10x2
主体价值
1 K01 0.1
2K020.2
3 K03 NA
4K040.4
5 K05 0.5
6K060.6
7 K07 0.7
8K080.8
9K090.9
10 K10 1
警告信息：
列'Subject'连接字符向量和因子，强制转换为字符向量

拥有主数据框的结构和要包含的数据框会很有帮助。它可以通过str（）获得。请使用
dput
添加数据，并显示相同的预期输出。请阅读相关信息以及如何给出建议。
# complete vector of all subjects
Subjects <- sprintf("K%02i", 1:10) 
# data.frame with subject K03 missing
DF <- droplevels(data.frame(Subject = Subjects,
                            value = seq_along(Subjects) / 10)[-3L, ])

Subjects

 [1] "K01" "K02" "K03" "K04" "K05" "K06" "K07" "K08" "K09" "K10"

DF

   Subject value
1:     K01   0.1
2:     K02   0.2
3:     K04   0.4
4:     K05   0.5
5:     K06   0.6
6:     K07   0.7
7:     K08   0.8
8:     K09   0.9
9:     K10   1.0

str(DF)

'data.frame': 9 obs. of  2 variables:
 $ Subject: Factor w/ 9 levels "K01","K02","K04",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9
 $ value  : num  0.1 0.2 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

merge(data.frame(Subject = Subjects), DF, all.x = TRUE)

   Subject value
1      K01   0.1
2      K02   0.2
3      K03    NA
4      K04   0.4
5      K05   0.5
6      K06   0.6
7      K07   0.7
8      K08   0.8
9      K09   0.9
10     K10   1.0

'data.frame': 10 obs. of  2 variables:
 $ Subject: Factor w/ 10 levels "K01","K02","K03",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ value  : num  0.1 0.2 NA 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

S <- data.frame(Subject = Subjects)
sqldf::sqldf("select * from S left natural join DF")

'data.frame': 10 obs. of  2 variables:
 $ Subject: chr  "K01" "K02" "K03" "K04" ...
 $ value  : num  0.1 0.2 NA 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

library(data.table)
setDT(DF)[.(Subject = Subjects), on = "Subject"]

dplyr::right_join(DF, data.frame(Subject = Subjects))
# or
dplyr::left_join(data.frame(Subject = Subjects), DF)

tidyr::complete(DF, Subject = Subjects)

# A tibble: 10 x 2
   Subject value
   <chr>   <dbl>
 1 K01       0.1
 2 K02       0.2
 3 K03      NA  
 4 K04       0.4
 5 K05       0.5
 6 K06       0.6
 7 K07       0.7
 8 K08       0.8
 9 K09       0.9
10 K10       1  
Warning message:
Column `Subject` joining character vector and factor, coercing into character vector