如何为时间序列中缺失的数据创建“NA”

我有几个数据文件，如下所示：

X code year month day pp  
1 4515 1953     6   1  0  
2 4515 1953     6   2  0  
3 4515 1953     6   3  0  
4 4515 1953     6   4  0  
5 4515 1953     6   5  3.5

有时会丢失数据，但我没有 NA，行根本不存在。当数据丢失时我需要创建 NA。我虽然可以通过将其转换为动物园对象来确定何时发生这种情况，并检查严格的规律性（我以前从未使用过动物园），但我使用了以下代码：

z.date<-paste(CET$year, CET$month, CET$day, sep="/")
z <- read.zoo(CET,  order.by= z.date )
reg<-is.regular(z, strict = TRUE)

但答案永远是正确的！

谁能告诉我为什么不起作用？或者更好的是，告诉我一种在数据丢失时创建 NA 的方法（有或没有动物园包）？

thanks

The seq函数有一些有趣的功能，您可以使用它们轻松生成完整的日期序列。例如，以下代码可用于生成从 4 月 25 日开始的日期序列：

Edit:此功能记录在?seq.Date

start = as.Date("2011/04/25")
full <- seq(start, by='1 day', length=15)
full

 [1] "2011-04-25" "2011-04-26" "2011-04-27" "2011-04-28" "2011-04-29"
 [6] "2011-04-30" "2011-05-01" "2011-05-02" "2011-05-03" "2011-05-04"
[11] "2011-05-05" "2011-05-06" "2011-05-07" "2011-05-08" "2011-05-09"

现在使用相同的原理通过每两天生成序列来生成一些“缺失”行的数据：

partial <- data.frame(
    date=seq(start, by='2 day', length=6),
    value=1:6
)
partial

        date value
1 2011-04-25     1
2 2011-04-27     2
3 2011-04-29     3
4 2011-05-01     4
5 2011-05-03     5
6 2011-05-05     6

要回答您的问题，可以使用向量下标或match使用 NA 创建数据集的函数：

with(partial, value[match(full, date)])
 [1]  1 NA  2 NA  3 NA  4 NA  5 NA  6 NA NA NA NA

将此结果与原始完整数据相结合：

data.frame(Date=full, value=with(partial, value[match(full, date)]))
         Date value
1  2011-04-25     1
2  2011-04-26    NA
3  2011-04-27     2
4  2011-04-28    NA
5  2011-04-29     3
6  2011-04-30    NA
7  2011-05-01     4
8  2011-05-02    NA
9  2011-05-03     5
10 2011-05-04    NA
11 2011-05-05     6
12 2011-05-06    NA
13 2011-05-07    NA
14 2011-05-08    NA
15 2011-05-09    NA