Completa una Serie de Datos — completar

La función permite completar una serie de datos temporales definiendo alguna resolución disponible. Es compatible con datos agrupados por dplyr::group_by().

Uso

completar_serie(datos, fecha, resolucion, rango = range(fecha))

Argumentos

datos: tabla (data.frame, data.table, tibble) a completar.
fecha: variable tipo fecha (Date, IDate, POSIXct, etc).
resolucion: texto que define resolución de salida de los datos. Puede ser cualquier valor aceptado por el argumento by de la función seq.Date() o su traducción al español. Es decir, "día" (o "dia"), "semana", "mes", "trimestre" o "año", así como los plurales.
rango: un vector cuyo rango define el período a completar. Es útil si se quiere que múltiples grupos de datos tengan el mismo rango de fechas. Es posible definir un rango por fuera del rango original de los datos para homogeneizar series temporales.

Valor

Devuelve un data.frame con las mismas variables de origen. La variable asociada a las fechas ahora se encuentra completa para la resolución indicada y el resto de las variables se completan con NA.

Ejemplos

# Datos de prueba completos
datos <- data.frame(fechas = seq(as.Date("2013-01-01"), as.Date("2015-12-01"),
                             by = "1 month"),
                    pp = 1)

set.seed(42)
datos_perdidos <- sample(nrow(datos), nrow(datos)/10)
datos$pp[datos_perdidos] <- NA
datos_incompletos <- na.omit(datos) #Serie de datos a completar

completar_serie(datos_incompletos, fechas, resolucion = "1 mes")
#>        fechas pp
#> 1  2013-02-01  1
#> 2  2013-03-01  1
#> 3  2013-04-01  1
#> 4  2013-05-01  1
#> 5  2013-06-01  1
#> 6  2013-07-01  1
#> 7  2013-08-01  1
#> 8  2013-09-01  1
#> 9  2013-10-01 NA
#> 10 2013-11-01  1
#> 11 2013-12-01  1
#> 12 2014-01-01  1
#> 13 2014-02-01  1
#> 14 2014-03-01  1
#> 15 2014-04-01  1
#> 16 2014-05-01  1
#> 17 2014-06-01  1
#> 18 2014-07-01  1
#> 19 2014-08-01  1
#> 20 2014-09-01  1
#> 21 2014-10-01  1
#> 22 2014-11-01  1
#> 23 2014-12-01  1
#> 24 2015-01-01 NA
#> 25 2015-02-01  1
#> 26 2015-03-01  1
#> 27 2015-04-01  1
#> 28 2015-05-01  1
#> 29 2015-06-01  1
#> 30 2015-07-01  1
#> 31 2015-08-01  1
#> 32 2015-09-01  1
#> 33 2015-10-01  1
#> 34 2015-11-01  1
#> 35 2015-12-01  1