Você pode usar
data.table de R . Supondo que a coluna 'time' seja da classe 'Date', 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
Na versão devel, você também pode fazer isso sem definir a 'chave'. As instruções para instalar a versão devel estão
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
Ou como @Arun sugeriu, uma opção mais eficiente seria
DT1[, value := 0L][df1, value := i.value, on = c('shop_id', 'item_id', 'time')]
DT1
