Pad внутри сгруппированных дат в R

Question

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(padr)
df <- tibble(`Action Item ID` = c("ABC", "DEF", "GHI", "JKL", "MNO", "PQR"),
             `Date Created` = as.Date(c("2019-01-01", "2019-01-01", 
                                        "2019-06-01", "2019-06-01",
                                        "2019-08-01", "2019-08-01")),
             `Date Closed` = as.Date(c("2019-01-15", "2019-05-31", 
                                        "2019-06-15", "2019-07-05",
                                        "2019-08-15", NA)),
             `Current Status` = c(rep("Closed", 5), "Open")) %>% 
  pivot_longer(-c(`Action Item ID`, `Current Status`), 
               names_to = "Type",
               values_to = "Date")
#> # A tibble: 12 x 4
#>    `Action Item ID` `Current Status` Type         Date      
#>    <chr>            <chr>            <chr>        <date>    
#>  1 ABC              Closed           Date Created 2019-01-01
#>  2 ABC              Closed           Date Closed  2019-01-15
#>  3 DEF              Closed           Date Created 2019-01-01
#>  4 DEF              Closed           Date Closed  2019-05-31
#>  5 GHI              Closed           Date Created 2019-06-01
#>  6 GHI              Closed           Date Closed  2019-06-15
#>  7 JKL              Closed           Date Created 2019-06-01
#>  8 JKL              Closed           Date Closed  2019-07-05
#>  9 MNO              Closed           Date Created 2019-08-01
#> 10 MNO              Closed           Date Closed  2019-08-15
#> 11 PQR              Open             Date Created 2019-08-01
#> 12 PQR              Open             Date Closed  NA        

У меня есть мой фрейм данных выше, и я пытаюсь дополнить даты в каждой группе пакетом padr R.

df %>% group_by(`Action Item ID`) %>% pad()
#> Error: Not all grouping variables are column names of x.

Ошибка не имеет большого смысла для меня , Я ищу вывод, который будет выглядеть следующим образом:

#> # A tibble: ? x 4
#>  `Action Item ID` `Current Status` Type         Date      
#>  <chr>            <chr>            <chr>        <date>    
#>  ABC              Closed           Date Created 2019-01-01
#>  ABC              NA               NA           2019-01-02
#>  ABC              NA               NA           2019-01-03
#>  ...              ...              ...          ...
#>  ABC              Closed           Date Closed  2019-01-15
#>  DEF              Closed           Date Created 2019-01-01
#>  DEF              NA               NA           2019-01-02
#>  ...              ...              ...          ...
#>  DEF              NA               NA           2019-05-30
#>  DEF              Closed           Date Closed  2019-05-31
#>  GHI              Closed           Date Created 2019-06-01
#>  ...              ...              ...          ...

Кто-нибудь есть какие-либо идеи, что пошло не так?

Answer 1

Согласно ?pad, существует аргумент group

group - Необязательный символьный вектор, который задает переменную (и) группировки. Заполнение будет проходить в разных группах. Если интервал не указан, он будет определен путем применения get_interval к ​​переменной datetime в целом, игнорируя группы (см. Последний пример).

Так что лучше использовать этот параметр

library(dplyr)
library(padr)
df %>% 
   pad(group = "Action Item ID")
# A tibble: 233 x 4
#  `Action Item ID` `Current Status` Type         Date      
#   <chr>            <chr>            <chr>        <date>    
# 1 ABC              Closed           Date Created 2019-01-01
# 2 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-02
# 3 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-03
# 4 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-04
# 5 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-05
# 6 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-06
# 7 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-07
# 8 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-08
# 9 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-09
#10 ABC              <NA>             <NA>         2019-01-10
# … with 223 more rows