¿La forma más rápida de agregar filas para los pasos de tiempo que faltan?

Siguiendo los comentarios con Ben Barnes y comenzando con su mydf3 :

DT = as.data.table(mydf3)
setkey(DT,Id,Time)
DT[CJ(unique(Id),seq(min(Time),max(Time)))]
      Id Time        Value Id2
 [1,]  1    1 -0.262482283   2
 [2,]  1    2 -1.423935165   2
 [3,]  1    3  0.500523295   1
 [4,]  1    4 -1.912687398   1
 [5,]  1    5 -1.459766444   2
 [6,]  1    6 -0.691736451   1
 [7,]  1    7           NA  NA
 [8,]  1    8  0.001041489   2
 [9,]  1    9  0.495820559   2
[10,]  1   10 -0.673167744   1
First 10 rows of 12800 printed. 

setkey(DT,Id,Id2,Time)
DT[CJ(unique(Id),unique(Id2),seq(min(Time),max(Time)))]
      Id Id2 Time      Value
 [1,]  1   1    1         NA
 [2,]  1   1    2         NA
 [3,]  1   1    3  0.5005233
 [4,]  1   1    4 -1.9126874
 [5,]  1   1    5         NA
 [6,]  1   1    6 -0.6917365
 [7,]  1   1    7         NA
 [8,]  1   1    8         NA
 [9,]  1   1    9         NA
[10,]  1   1   10 -0.6731677
First 10 rows of 25600 printed. 

CJ significa Cross Join, ver ?CJ. El acolchado con NAsucede porque nomatch por defecto es NA. Conjunto nomatch a 0 en su lugar, para eliminar las coincidencias. Si en lugar de rellenar con NASi se requiere la fila predominante, simplemente agregue roll=TRUE. Esto puede ser más eficiente que rellenar con NAs y luego llenando NAs después. Ver la descripción de roll in ?data.table.

setkey(DT,Id,Time)
DT[CJ(unique(Id),seq(min(Time),max(Time))),roll=TRUE]
      Id Time        Value Id2
 [1,]  1    1 -0.262482283   2
 [2,]  1    2 -1.423935165   2
 [3,]  1    3  0.500523295   1
 [4,]  1    4 -1.912687398   1
 [5,]  1    5 -1.459766444   2
 [6,]  1    6 -0.691736451   1
 [7,]  1    7 -0.691736451   1
 [8,]  1    8  0.001041489   2
 [9,]  1    9  0.495820559   2
[10,]  1   10 -0.673167744   1
First 10 rows of 12800 printed. 

setkey(DT,Id,Id2,Time)
DT[CJ(unique(Id),unique(Id2),seq(min(Time),max(Time))),roll=TRUE]
      Id Id2 Time      Value
 [1,]  1   1    1         NA
 [2,]  1   1    2         NA
 [3,]  1   1    3  0.5005233
 [4,]  1   1    4 -1.9126874
 [5,]  1   1    5 -1.9126874
 [6,]  1   1    6 -0.6917365
 [7,]  1   1    7 -0.6917365
 [8,]  1   1    8 -0.6917365
 [9,]  1   1    9 -0.6917365
[10,]  1   1   10 -0.6731677
First 10 rows of 25600 printed. 

En lugar de establecer claves, puede utilizar on. CJ también toma un unique argumento. Un pequeño ejemplo con dos 'Id':

d <- data.table(Id = rep(1:2, 4:3), Time = c(1, 2, 4, 5, 2, 3, 4), val = 1:7)

d[CJ(Id, Time = seq(min(Time), max(Time)), unique = TRUE), on = .(Id, Time)]
#     Id Time val
# 1:   1    1   1
# 2:   1    2   2
# 3:   1    3  NA
# 4:   1    4   3
# 5:   1    5   4
# 6:   2    1  NA
# 7:   2    2   5
# 8:   2    3   6
# 9:   2    4   7
# 10:  2    5  NA

En este caso particular, donde uno de los vectores en CJ fue generado con seq, el resultado debe nombrarse explícitamente para que coincida con los nombres especificados en on. Cuando se utilizan variables desnudas en CJ aunque (como 'Id' aquí), se nombran automáticamente, como en data.table() (Desde data.table 1.12.2).

Puedes usar tidyr para esto.

Utilice la herramienta tidyr::complete para llenar filas para Time, y por defecto los valores se rellenan con NA.

Crear datos

Extendí los datos de muestra para mostrar que funciona para múltiples Ids e incluso cuando dentro de un Id la gama completa de Time no es presente.

library(dplyr)
library(tidyr)


df <- tibble(
  Id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2),
  Time = c(1, 2, 4, 5, 2, 3, 5),
  Value = c(0.56, -0.72, 1.24, 0.68, 1.46, 0.74, 0.99)
)

df
#> # A tibble: 7 x 3
#>      Id  Time Value
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     1  0.56
#> 2     1     2 -0.72
#> 3     1     4  1.24
#> 4     1     5  0.68
#> 5     2     2  1.46
#> 6     2     3  0.74
#> 7     2     5  0.99

Completa las filas que faltan

df %>% complete(nesting(Id), Time = seq(min(Time), max(Time), 1L))

#> # A tibble: 10 x 3
#>       Id  Time Value
#>    <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1      1     1  0.56
#> 2      1     2 -0.72
#> 3      1     3    NA
#> 4      1     4  1.24
#> 5      1     5  0.68
#> 6      2     1    NA
#> 7      2     2  1.46
#> 8      2     3  0.74
#> 9      2     4    NA
#> 10     2     5  0.99

Consulte la respuesta de Matthew Dowle (por ahora, con suerte arriba).

Aquí hay algo que usa el data.table paquete, y puede ayudar cuando hay más de una variable ID. También puede ser más rápido que merge, dependiendo de cómo quieras tus resultados. Me interesaría la evaluación comparativa y/o las mejoras sugeridas.

Primero, cree algunos datos más exigentes con dos variables de ID

library(data.table)

set.seed(1)

mydf3<-data.frame(Id=sample(1:100,10000,replace=TRUE),
  Value=rnorm(10000))
mydf3<-mydf3[order(mydf3$Id),]

mydf3$Time<-unlist(by(mydf3,mydf3$Id,
  function(x)sample(1:(nrow(x)+3),nrow(x)),simplify=TRUE))

mydf3$Id2<-sample(1:2,nrow(mydf3),replace=TRUE)

Crear una función (Esto ha sido EDITADO - ver historial)

padFun<-function(data,idvars,timevar){
# Coerce ID variables to character
  data[,idvars]<-lapply(data[,idvars,drop=FALSE],as.character)
# Create global ID variable of all individual ID vars pasted together
  globalID<-Reduce(function(...)paste(...,sep="SOMETHINGWACKY"),
    data[,idvars,drop=FALSE])
# Create data.frame of all possible combinations of globalIDs and times
  allTimes<-expand.grid(globalID=unique(globalID),
    allTime=min(data[,timevar]):max(data[,timevar]),
    stringsAsFactors=FALSE)
# Get the original ID variables back
  allTimes2<-data.frame(allTimes$allTime,do.call(rbind,
    strsplit(allTimes$globalID,"SOMETHINGWACKY")),stringsAsFactors=FALSE)
# Convert combinations data.frame to data.table with idvars and timevar as key
  allTimesDT<-data.table(allTimes2)
  setnames(allTimesDT,1:ncol(allTimesDT),c(timevar,idvars))
  setkeyv(allTimesDT,c(idvars,timevar))
# Convert data to data.table with same variables as key
  dataDT<-data.table(data,key=c(idvars,timevar))
# Join the two data.tables to create padding
  res<-dataDT[allTimesDT]
  return(res)
}

Usa la función

(padded2<-padFun(data=mydf3,idvars=c("Id"),timevar="Time"))

#       Id Time        Value Id2
#  [1,]  1    1 -0.262482283   2
#  [2,]  1    2 -1.423935165   2
#  [3,]  1    3  0.500523295   1
#  [4,]  1    4 -1.912687398   1
#  [5,]  1    5 -1.459766444   2
#  [6,]  1    6 -0.691736451   1
#  [7,]  1    7           NA  NA
#  [8,]  1    8  0.001041489   2
#  [9,]  1    9  0.495820559   2
# [10,]  1   10 -0.673167744   1
# First 10 rows of 12800 printed.

(padded<-padFun(data=mydf3,idvars=c("Id","Id2"),timevar="Time"))

#      Id Id2 Time      Value
#  [1,]  1   1    1         NA
#  [2,]  1   1    2         NA
#  [3,]  1   1    3  0.5005233
#  [4,]  1   1    4 -1.9126874
#  [5,]  1   1    5         NA
#  [6,]  1   1    6 -0.6917365
#  [7,]  1   1    7         NA
#  [8,]  1   1    8         NA
#  [9,]  1   1    9         NA
# [10,]  1   1   10 -0.6731677
# First 10 rows of 25600 printed.

La función editada divide el ID global en sus partes componentes en el marco de datos combinado, antes de fusionarse con los datos originales. Esto debería (creo) ser mejor.

Mi enfoque general es usar freqTable <- as.data.frame(table(idvar1, idvar2, idvarN)) luego extraiga las filas donde Freq==0, rellene según sea necesario y luego vuelva a apilar sobre los datos originales.