根据条件在R中的行值之间填充值

Question

我有这样的数据：

id <- c(rep(1,5), rep(2,5), rep(3,4), rep(4,2), rep(5, 1))
year <- c(1990,1991,1992,1993,1994,1990,1991,1992,1993,1994,1990,1991,1992,1994,1990,1994, 1994)
gender <- c(rep("female", 5), rep("male", 5), rep("male", 4), rep("female", 2), rep("male", 1))
dat <- data.frame(id,year,gender)

正如你所看到的，在1990年至1994年间，id 1和id 2每年都有观测值，而在1990年和1994年间，对于id 3和id 4有缺失的观测值，最后，对于id 5只有一个观测值。

我想做的是复制id和gender列，并插入id 3和4的缺失观测值，这样就有1990年和1994年的观测值，而我不想对id 1、2或5做任何事情。有没有办法根据一个变量(如id(分组的两个数字之间存在差距的条件，创建一个从最老到最新观测的数字序列？

最终结果应该是这样的：

id  year gender
<dbl> <dbl> <chr> 
1     1  1990 female
2     1  1991 female
3     1  1992 female
4     1  1993 female
5     1  1994 female
6     2  1990 male  
7     2  1991 male  
8     2  1992 male  
9     2  1993 male  
10     2  1994 male  
11     3  1990 male  
12     3  1991 male  
13     3  1992 male  
14     3  1993 male  
15     3  1994 male  
16     4  1990 female
17     4  1991 female
18     4  1992 female
19     4  1993 female
20     4  1994 female
21     5  1994 male

Answer 1

过滤id 3和4的数据集，complete他们的观察结果，并将数据绑定到id不是3和4时的其他id。

library(dplyr)
library(tidyr)
complete_id <- c(3, 4)
dat %>%
filter(id %in% complete_id) %>%
complete(id, year = 1990:1994) %>%
fill(gender) %>%
bind_rows(dat %>% filter(!id %in% complete_id)) %>%
arrange(id)
#   id year gender
#1   1 1990 female
#2   1 1991 female
#3   1 1992 female
#4   1 1993 female
#5   1 1994 female
#6   2 1990   male
#7   2 1991   male
#8   2 1992   male
#9   2 1993   male
#10  2 1994   male
#11  3 1990   male
#12  3 1991   male
#13  3 1992   male
#14  3 1993   male
#15  3 1994   male
#16  4 1990 female
#17  4 1991 female
#18  4 1992 female
#19  4 1993 female
#20  4 1994 female
#21  5 1994   male