r - 用环境值的平均值替换缺失值

Question

我的数据集如下所示（我们称之为“a”）：

date value
2013-01-01 12.2
2013-01-02 NA
2013-01-03 NA
2013-01-04 16.8
2013-01-05 10.1
2013-01-06 NA
2013-01-07 12.0

我想用NA最接近的环境值（系列中的前一个和下一个值）的平均值替换 。

我尝试了以下但我不相信输出...

miss.val = which(is.na(a$value))
library(zoo)
z = zoo(a$value, a$date)
z.corr = na.approx(z)
z.corr[(miss.val - 1):(miss.val + 1), ]

Answer 1

使用na.locf包中的（最后一次观察结转）zoo：

R> library("zoo")
R> x <- c(12.2, NA, NA, 16.8, 10.1, NA, 12.0)
R> (na.locf(x) + rev(na.locf(rev(x))))/2
[1] 12.20 14.50 14.50 16.80 10.10 11.05 12.00

x（如果is的第一个或最后一个元素不起作用NA）

Answer 2

您可以使用imputeTS包的 Moving Average na.ma函数在 1 行代码中完全做到这一点

library(imputeTS)
na_ma(yourData, k = 1)

这将用最接近的环境值的平均值替换缺失值。您甚至可以额外设置参数。

na_ma(yourData, k =2, weighting = "simple")

在这种情况下，算法将在每个方向上取接下来的 2 个值。您还可以选择不同的值权重（您可能希望值​​更接近有更大的影响）