18 
862 2006-05-19 6.241603 5.774208     
863 2006-05-20 NA       NA      
864 2006-05-21 NA       NA      
865 2006-05-22 6.383929 5.906426      
866 2006-05-23 6.782068 6.268758      
867 2006-05-24 6.534616 6.013767      
868 2006-05-25 6.370312 5.856366      
869 2006-05-26 6.225175 5.781617      
870 2006-05-27 NA       NA

我有一个像上面那样带有一些 NA 的数据框 x，我想使用相邻的非 NA 值来填充它，比如 2006-05-20 它将是 19&22 的平均值

问题是怎么回事？

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3 回答 3

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正确格式化您的数据如下所示

862 2006-05-19 6.241603 5.774208 
863 2006-05-20 NA       NA 
864 2006-05-21 NA       NA 
865 2006-05-22 6.383929 5.906426 
866 2006-05-23 6.782068 6.268758 
867 2006-05-24 6.534616 6.013767 
868 2006-05-25 6.370312 5.856366 
869 2006-05-26 6.225175 5.781617 
870 2006-05-27 NA       NA

并且具有时间序列性质。所以我会加载到一个类对象zoo（来自zoo包），因为它允许你选择一些策略——见下文。您选择哪一个取决于您的数据和应用程序的性质。一般来说，“找出缺失数据”的领域称为数据插补 ，并且有相当多的文献。

R> x <- zoo(X[,3:4], order.by=as.Date(X[,2]))
R> x
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20    NA    NA
2006-05-21    NA    NA
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
2006-05-27    NA    NA
R> na.locf(x)  # last observation carried forward
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20 6.242 5.774
2006-05-21 6.242 5.774
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
2006-05-27 6.225 5.782
R> na.approx(x)  # approximation based on before/after values
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20 6.289 5.818
2006-05-21 6.336 5.862
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
R> na.spline(x)   # spline fit ...
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20 5.585 5.159
2006-05-21 5.797 5.358
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
2006-05-27 5.973 5.716
R>
于 2009-08-10T00:32:48.360 回答
1

这似乎是时间序列，因此时间序列缺失值替换（插补）方法在这里可能有意义。

这些方法在时间上寻找一个变量的相关性，并相应地估计这个缺失的数据。

例如 imputeTS 包可能是这里的一个选项。有多种选择：

library("imputeTS")
na_interpolation(data)

用于使用线性插值替换缺失值。

library("imputeTS")
na_ma(data)

用于使用移动平均线替换缺失值。

library("imputeTS")
na_kalman(data)

使用 ARIMA 模型/卡尔曼平滑进行插补更先进一些。

还有更多可能的方法（请参阅本文，在这里深入挖掘以使用最适合您的问题的方法可能是有意义的。

于 2019-10-08T13:04:20.760 回答
0

根据数据tidyr::fill()可能是一个选项：

library(tidyverse)

df %>% fill(x)                    # single column x
df %>% fill(x, y)                 # multiple columns, x and y
df %>% fill(x, .direction = 'up') # filling from the bottom up rather than top down
于 2019-03-20T11:22:17.850 回答