如何为data.table各分组补全1-9范围内的缺失值行？

这个问题我之前也碰到过，核心是你之前用CJ()的时候，只用到了原表中已经存在的value值，没覆盖你要求的1-9全范围，调整下CJ的参数就能解决：

步骤1：生成完整的分组+value组合表 #

先提取原表中所有不重复的分组，再结合固定的1-9范围生成全量组合，这样每个分组都会对应1到9的所有value：

full_combinations <- CJ(group = unique(a$group), value = 1:9, unique = TRUE)

步骤2：左连接原表补全缺失行 #

把生成的全量组合和原表a做左连接，这样每个group下1-9的value都会出现，原表已有的value会保留对应数据，缺失的value对应的行则会显示NA（如果需要标记缺失状态，还可以后续加一步b[, is_missing := is.na(value)]来标记）：

b <- a[full_combinations, on = .(group, value)]

为什么之前的方法失效？ #

你之前写的CJ(group=group,value=value,unique=TRUE)里，value=value是取原表中实际出现过的value值（也就是2、3、4、5、6、7、8、9），自然漏掉了原表没出现的1。换成固定的1:9就能覆盖所有要求的可选值范围了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pk_22