因此，我正在修改此人的要求：如何就时间变量“填充” /扩展观察值？
我的数据集需要同样的东西：
因此，他们将其发送给他进行检查：使用group_by完成列并完成（我试图复制答案代码，但是他们没有用）
所以我的数据集看起来像这样（我简化了一下，在实际的数据集中有更多的变量，实际的维数是631230个观测值，包含21个变量）
df
Year ID Name Brunch Sales Wages Labor productivity
2014 1750941579 JEN A 3 2 1.5
2015 1750941579 JEN A 4 2 2
2016 1750941579 JEN A 6 4 1.5
2017 1750941579 JEN A 8 4 2
2018 1750941579 JEN A 8 4 2
2014 1303477204 MIC B 6 2 3
2015 1303477204 MIC B 8 4 2
所以我用这段代码 DF<-complete(df, ID, Year=full_seq(Year, period=1),fill=list(Labor productivity=0))
并得到了这样的东西
Year ID Name Brunch Sales Wages Labor productivity
2014 1750941579 JEN A 3 2 1.5
2015 1750941579 JEN A 4 2 2
2016 1750941579 JEN A 6 4 1.5
2017 1750941579 JEN A 8 4 2
2018 1750941579 JEN A 8 4 2
2014 1303477204 MIC B 6 2 3
2015 1303477204 MIC B 8 4 2
2016 1303477204 #¿NOMBRE? B 0 0 NaN
2017 1303477204 NA NA NA NA NA
2018 1303477204 NA NA NA NA NA
它按我的意愿完成了面板，但是有没有办法保留Name，Brunch（以及此处未列出的其他列）？
如果数量变量（销售，工资）为NA或0（我不介意）就很好。但是我需要保留定性变量（名称和早午餐，它们与ID关联）。
我尝试了第二个链接中的这段代码（适应我的数据集）
DF<-df %>%
group_by(Year, ID) %>%
summarise(`Labor Productivity`=n()) %>%
ungroup() %>%
complete(Year, ID, fill = list(`Labor Productivity`=1))
但我只能得到 summarise() regrouping output by 'Year' (override with .groups argument)
输出数据集如下所示：
Year ID Name Labor productivity
2014 1750941579 JEN 1
2014 1303477204 MIC 1
2015 1750941579 JEN 1
2015 1303477204 MIC 1
2016 1750941579 JEN 1
2016 1303477204 MIC 1
依此类推...（尺寸：631230个，共3个变量）
所以，第二个问题：这段代码有什么问题？
您可以使用fill所需的变量。
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
complete(ID, Year=full_seq(Year, period=1),fill=list(Labor_productivity=0)) %>%
group_by(ID) %>%
fill(Name, Brunch)
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