Можете да използвате data.table от R . Ако приемем, че колоната „час“ е от клас „Дата“,
library(data.table)#v1.9.5+
DT1 <- setDT(df1)[, list(time=seq(min(time), max(time), by ='day')),
by =.(shop_id, item_id)]
setkeyv(df1, names(df1)[1:3])[DT1][is.na(value), value:=0]
# shop_id item_id time value
#1: 150 1 2015-07-10 3
#2: 150 1 2015-07-11 5
#3: 150 1 2015-07-12 0
#4: 150 1 2015-07-13 2
#5: 150 2 2015-07-10 15
#6: 150 2 2015-07-11 0
#7: 150 2 2015-07-12 12
Във версията за разработка можете да направите това и без да задавате „ключа“. Инструкции за инсталиране на версията за разработка са here
df1[DT1, on =c('shop_id', 'item_id', 'time')][is.na(value), value:=0]
# shop_id item_id time value
#1: 150 1 2015-07-10 3
#2: 150 1 2015-07-11 5
#3: 150 1 2015-07-12 0
#4: 150 1 2015-07-13 2
#5: 150 2 2015-07-10 15
#6: 150 2 2015-07-11 0
#7: 150 2 2015-07-12 12
Или както предложи @Arun, по-ефективен вариант би бил
DT1[, value := 0L][df1, value := i.value, on = c('shop_id', 'item_id', 'time')]
DT1
