问
题引入
对日期进行插值是一项非常常见的任务。很多时候我们手头的时间序列都是不完整的，当中总会因为这样那样的原因漏了几天的观测，例如股票停牌了，观测仪器坏了，值班工人生病了等等。在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。
举一个例子：
这个数据集中有5行观测，2组分类（id等于1和2）。我们看到每个id对应的date都是有缺失的，例如从2001-01-09直接跳到了2001-01-12，当中少了10号和11号。
如何只用一行代码就高效优美地把这些缺失的日期补上呢？
附：生成样例数据集的文件：
# sample dataset
# id变量用于分组
dt <- data.table(id = c(1, 1, 1, 2, 2), date = c(as.Date("2000-01-09"), as.Date("2000-01-12"), as.Date("2000-01-14"), as.Date("2000-02-09"), as.Date("2000-02-12")), val = rnorm(5))
本文需要用到data.table包！
情
况1：每个group起讫时间相等
首先来说第一种情况，在这种情况下，每个id都对应着“相同”的日期起讫点，例如，全都是从2000-01-08至2000-02-13。此时，我们相当于要构造出一个“平衡的”面板数据。
解决思路是运用data.table包的merge功能。首先我们建立一个CJ(cross join)数据集，这个数据集包含每个id所对应的“完整”日期。
# 建立“完整”的日期序列
CJ <- CJ(id = unique(dt$id),
date = seq(as.Date("2000-01-08"),
as.Date("2000-02-13"),
by = "day"))
CJ数据集长这个样子（节选前11行和后11行）：
我们看到CJ数据集中，每个id所对应的时间都被填充完整了。
（在建立CJ数据集的过程中，我们使用了seq函数来建立完整的时间序列）
接下来，我们把CJ数据集merge回原来的数据集dt。在merge的过程中，我们指定id和date变量必须匹配，也即on = .(id, date)语句的作用：
# 把CJ函数merge回原始数据集
dt[CJ, on = .(id, date), nomatch = NA]
结果为：
我们看到，原数据集存在观测的那些日期，val值都被保留，而被插入的那些日期，val是NA。当然，我们可以修改上一条语句中的nomatch参数把填充指改成任意值，例如0。
情
况2：每个group起讫时间不等
另一种情况是每个group的起讫时间不等。例如，在我们的样例数据集sample中，id=1的观测对应的日期最小值的为01-08，最大值为01-14，而我们希望填充这两个日期“之间”的所有值。同理，对于id=2的观测，日期最大值为02-09，最小值为02-12，我希望填充就是02-10，02-11这两天。
思路和情况1类似，我们先构造CJ数据集，只不过在这里我们seq函数的起讫点不再是固定值，而是每个id对应日期的最大值与最小值：
# 建立完整的日期序列
# 注意min和max函数的作用
CJ <- dt[, .(date = seq(min(date),
max(date), by = "day")),
keyby = id]
接下来我们把CJ数据集merge回dt数据集：
# 把CJ数据集merge回dt数据集
dt[CJ, on = .(id, date), nomatch = NA]
结果是:
大功告成！
拓
展
等等，你不是说可以在一行当中搞定的吗？当然没问题，以上文提到的第二种情况为例，我们可以把两行合并为一行：
# 把两行代码合并成一行
dt[dt[, .(date = seq(min(date),
max(date), by = "day")),
keyby = id],
on = .(id, date),
nomatch = NA]
这也是大猫喜欢data.table的一个原因：由于语法的灵活性，可以少生成很多中间数据集，这样也就不用绞尽脑汁为那些中间数据集命名了。处女座无数次为了给数据集取一个合适的名字心力交瘁……
下
期预告
根据官网公告，Microsoft R Open 3.4版本将会“coming soon in May”，大猫会在第一时间给大家发布号外~
