如何完成数据框架中的缺失因子水平？

让我们假装我有这样的事情：如何完成数据框架中的缺失因子水平？

df <- data.frame(
     PERSON = c("Peter", "Peter", "Marcel" , "Lisa", "Lisa"),   
     FRUIT = c("Apple", "Peach","Apple", "Apple", "Peach"), 
     A = c(100, 200, 100, 200, 300), 
     B=c(1,2,3,4,5)) 
df$PERSON <- as.factor(df$Person) 
df$FRUIT <- factor(df$FRUIT, levels = c("Apple", "Peach", "Coconut"))

在

str(df): 'data.frame': 5 obs. of 4 variables: 
$ PERSON: Factor w/ 3 levels "Lisa","Marcel",..: 3 3 2 1 1 
$ FRUIT : Factor w/ 3 levels "Apple","Peach",..: 1 2 1 1 2 
$ A  : num 100 200 100 200 300 
$ B  : num 1 2 3 4 5

我希望让每个人有本发明的水果的各个层面，这样的扩大这个数据，帧里面resulsts ：为A和B

Person FRUIT A B 
1 Peter Apple 100 1 
2 Peter Peach 200 2 
3 Peter Coconut 0 0 
4 Marcel Apple 100 3 
5 Marcel Peach 0 0 
6 Marcel Coconut 0 0 
7 Lisa Apple 200 4 
8 Lisa Peach 300 5 
9 Lisa Coconut 0 0

缺失值应填充0

我试过tidyr::complete(df$FRUIT, 0)，但看起来，我用这个函数是错误的。

预先感谢

来源

2016-10-10 barracuda317

请指定您使用套件'tidyr'的完整功能。 – agenis

的complete取第一参数作为“数据”，随后的列扩展。默认情况下，fill是NA，但我们可以通过在list中指定它将其更改为0。

complete(df, PERSON, FRUIT, fill = list(A=0, B = 0))

来源

2016-10-10 15:38:56 akrun

它的工作原理，谢谢。是否也可以根据列名建立列表？在现实世界中，填充0的列数是20.所以输入 – barracuda317

@ barracuda317有很多，在这种情况下，请尝试'complete_'，即'library（dplyr）; A：B）complete_（df，names（df）[1：2]）％>％mutate_each（funs（替换（。，is.na（。），0））， – akrun

如何完成数据框架中的缺失因子水平？

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