Вменение наблюдений, чтобы сделать поперечное сечение временным рядом в R

Если у вас есть один временной ряд, вы можете использовать na.locf, чтобы заменить отсутствующие значения последним доступным значением, или approx, если вы хотите интерполировать только между значениями. Чтобы создать эти отдельные временные ряды, вы можете преобразовать данные между «высоким» (нормализованным) форматом и «широким» форматом с помощью dcast и melt. Чтобы подсчитать количество изменений, вы можете использовать ddply и cumsum.

library(reshape2)
library(plyr)
library(zoo)

# Convert to wide format
d <- dcast( salaries, date ~ name, value.var = "salary" )

# Add all the dates you want
dates <- seq.Date( from = min(d$date), max(d$date), by="month" )
d <- merge( d, data.frame(date=dates), all=TRUE )

# Fill in the missing values
# If you want the last non-missing value:
#d <- as.data.frame(lapply(d, na.locf, na.rm=FALSE))
# If you only want to interpolate between values:
d <- as.data.frame(lapply(d, 
  function(x) approx( seq_along(x), x, seq_along(x), method="constant" )$y
))

# Convert back to the tall format
d <- melt(d, id.vars="date", value.name="salary", variable.name="name", na.rm=TRUE)

# Add the number of changes
d <- ddply(
  d, "name", transform, 
  change = cumsum(c(0, diff(salary) != 0))
)

Развивая совет @Vincent:

        name <- c("carl","carl","bob","rick","rick","rick","rick")
        sex <- c(rep("M",7))
        salary <- c(18000, 14000, 34000, 11000, 23000, 23000, 25000)
        office <- c('melbourne','sydney','adelaide','perth','perth','melbourne','melbourne')
        date <- as.Date(c("2007-04-30","2007-07-30","2009-12-09","2006-01-01",
                          "2008-01-01","2009-12-09", "2010-01-01"))

        salaries <- data.frame(name,sex,salary,date, office)
        salaries


        library(reshape2)
        library(plyr)
        library(zoo)

Работа с числовым вектором с помощью приблизительно

        # Convert to wide format
        d <- dcast( salaries, date ~ name, value.var = "salary" )

        # Add all the dates you want
        dates <- seq.Date( from = min(d$date), max(d$date), by="month" )
        d <- merge( d, data.frame(date=dates), all=TRUE )

        # Fill in the missing values
        # If you want the last non-missing value:
        #d <- as.data.frame(lapply(d, na.locf, na.rm=FALSE, fromLast = T))
        #If you only want to interpolate between values:
        d <- as.data.frame(lapply(d, 
                                  function(x) approx( seq_along(x), x, seq_along(x), method="constant" )$y
        ))

        # Convert back to the tall format
        d <- melt(d, id.vars="date", value.name="salary", variable.name="name", na.rm=TRUE)

        # Add the number of changes
        d <- ddply(
          d, "name", transform, 
          change = cumsum(c(0, diff(salary) != 0))
        )

Преобразовать вектор символов с помощью na.locf

        # Convert to wide format
        a <- dcast( salaries, date ~ name, value.var = "office" )

        # Add all the dates you want
        dates <- seq.Date( from = min(a$date), max(a$date), by="month" )
        a <- merge( a, data.frame(date=dates), all=TRUE )

        # Fill in the missing values using na.locf
        a <- as.data.frame(lapply(a, na.locf, na.rm=FALSE, fromLast = T))

        # Convert back to the tall format
        a <- melt(a, id.vars="date", value.name="office", variable.name="name", na.rm=TRUE)

Объединить результаты

        d$date <- as.Date(d$date)
        out = merge(a,d, by = c('name','date'))