r - R中的平均前后插补

Question

我是 R 的新手。我的问题是如何使用缺失数据点之前和之后的平均值来估算缺失值？

例子;

使用每个 NA 的上下平均值作为估算值​​。

-第 3 行的平均值为 38.5

-第 7 行的平均值为 32.5

age
52.0
27.0
NA
23.0
39.0
32.0
NA
33.0
43.0

谢谢你。

Answer 1

这是一个使用 from na.locffromzoo包的解决方案，它将每个 NA 替换为它之前或之后的最近的非 NA。

0.5*(na.locf(x,fromlast=TRUE) + na.locf(x))
[1] 52.0 27.0 25.0 23.0 39.0 32.0 32.5 33.0 43.0

如果您有多个连续的 NA，则此处的优势。

x <- c(52, 27, NA, 23, 39, NA, NA, 33, 43)
0.5*(na.locf(x,fromlast=TRUE) + na.locf(x))
[1] 52 27 25 23 39 36 36 33 43

EDIT rev参数已被弃用，因此我将其替换为fromlast

Answer 2

只是另一种方式：

age <- c(52, 27, NA, 23, 39, 32, NA, 33, 43)
age[is.na(age)] <- apply(sapply(which(is.na(age)), "+", c(-1, 1)), 2, 
                         function(x) mean(age[x]))
age
## [1] 52.0 27.0 25.0 23.0 39.0 32.0 32.5 33.0 43.0

Answer 3

这将是您可以采取的基本手动方法：

age <- c(52, 27, NA, 23, 39, 32, NA, 33, 43)
age[is.na(age)] <- rowMeans(cbind(age[which(is.na(age))-1], 
                                  age[which(is.na(age))+1]))
age
# [1] 52.0 27.0 25.0 23.0 39.0 32.0 32.5 33.0 43.0

或者，因为您似乎只有一列data.frame：

mydf <- data.frame(age = c(52, 27, NA, 23, 39, 32, NA, 33, 43))

mydf[is.na(mydf$age), ] <- rowMeans(
  cbind(mydf$age[which(is.na(mydf$age))-1],
        mydf$age[which(is.na(mydf$age))+1]))

Answer 4

您正在寻找移动平均插补 - 您可以为此使用imputeTS的na_ma函数。

library(imputeTS)
x <- c(52, 27, NA, 23, 39, NA, NA, 33, 43)
na_ma(x, k=1, weighting = "simple")

[1] 52.00000 27.00000 25.00000 23.00000 39.00000 31.66667 38.33333 33.00000 43.00000

这正好产生了所需的结果。使用k参数，您可以指定计算时要考虑每边有多少邻居。