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我有一个大型的每小时时间序列数据集，显示不同时间的温度。该系列中有许多缺失值 (NA)，因此我使用线性插值来使用 imputeTS 包估算缺失值。在插值之前，我被告知要为估算值创建一个列作为动物园对象。这用推算的温度替换了任何 NA 温度。

我正在做采暖度日分析，这是将建筑物加热到室温所需的加热。如果室外温度低于 15.5 度，则需要加热。我希望忽略（或设置为 NA）高于 15.5 的值，只关注以下温度。然后我想计算加热度天数，即（15.5-Temp）*1/24（一天 24 小时）。这通常很简单，但是我在处理动物园对象时遇到了麻烦。有人可以帮忙吗？？

数据示例如下：

DateTimes <- as.POSIXct(c("2009-01-01 00:00:00", "2009-01-01 01:00:00", "2009-01-01 02:00:00", "2009-01-01 03:00:00", "2009-01-01 04:00:00", "2009-01-01 05:00:00", "2009-01-01 06:00:00"))
MeanTemp <- c(0.8, 0.7, 0.7, NA, 0.8, 0.9, 1.1)

HourTemp <- data.frame(DateTimes, MeanTemp)

这些是我的插补步骤：

#Use linear interpolation to impute missing values
TempImp <- zoo(HourTemp$MeanTemp, HourTemp$DateTimes)
TempImp <- imputeTS::na.interpolation(TempImp, option = "linear")
#Add imputed values to data
as.data.frame(HourTemp)
HourTemp$airTempImp <- round(TempImp,1)
#Add imputed flag
HourTemp$Imputed <- ifelse(is.na(HourTemp$MeanTemp), "Imputed", "Observed")
HourTemp

插补工作成功，用估计值替换了 NA 值，但我无法操纵动物园对象“airTempImp”来创建开头段落中指定的加热度天数列。

我尝试过使用 ifelse、ifelse.zoo、transform 但似乎都没有工作！

谢谢！

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听起来您还没有将zoo对象转换为更通用的 R 对象（但您没有给出错误消息或产生它的代码，所以我不能 100% 确定）。

在这种情况下，您可以使用该as.vector功能（请参阅https://www.rdocumentation.org/packages/zoo/versions/1.8-6/topics/as.zoo）将zoo对象转换为 a vector，您可以将其添加到一个数据框。

下面的示例代码删除imputeTS了 ，就像G. Grothendieck在他的评论中所说的那样，因为动物园na.approx做了线性插值。

# install.packages("zoo")
library("zoo")

DateTimes <- as.POSIXct(c(
  "2009-01-01 00:00:00", "2009-01-01 01:00:00",
  "2009-01-01 02:00:00", "2009-01-01 03:00:00",
  "2009-01-01 04:00:00", "2009-01-01 05:00:00", "2009-01-01 06:00:00"))
MeanTemp <- c(0.8, 0.7, 0.7, NA, 0.8, 0.9, 1.1)
HourTemp <- data.frame(DateTimes, MeanTemp)
TempImp <- zoo(HourTemp$MeanTemp, HourTemp$DateTimes)

# use zoo's linear interpolation
HourTemp$airTempImp <- as.vector(na.approx(TempImp))
HourTemp$Imputed <- ifelse(is.na(HourTemp$MeanTemp), "Imputed", "Observed")

# calculates the heating degree day per hour if temp > 15.5,
# else sets to 0 (no heating)
HourTemp$HeatingDegreeDay <- ifelse(
  HourTemp$airTempImp > 15.5,
  0, # no heating
  (15.5 - HourTemp$airTempImp) / 24
)

这将输出：

HourTemp
            DateTimes MeanTemp airTempImp  Imputed HeatingDegreeDay
1 2009-01-01 00:00:00      0.8       0.80 Observed        0.6125000
2 2009-01-01 01:00:00      0.7       0.70 Observed        0.6166667
3 2009-01-01 02:00:00      0.7       0.70 Observed        0.6166667
4 2009-01-01 03:00:00       NA       0.75  Imputed        0.6145833
5 2009-01-01 04:00:00      0.8       0.80 Observed        0.6125000
6 2009-01-01 05:00:00      0.9       0.90 Observed        0.6083333
7 2009-01-01 06:00:00      1.1       1.10 Observed        0.6000000
于 2019-09-18T14:00:30.630 回答
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您的解决方案太复杂了——因为无论如何您似乎都想要一个 data.frame，您不需要将数据转换为 zoo 对象。

只需na_interpolation从imputeTS直接在 data.frame 上应用（imputeTS 可以处理各种输入，例如data.frame, vector, zoo, ts, xts, tibble, tsibble）

只是：

library(imputeTS)
DateTimes <- as.POSIXct(c("2009-01-01 00:00:00", "2009-01-01 01:00:00", 
  "2009-01-01 02:00:00", "2009-01-01 03:00:00", "2009-01-01 04:00:00",
  "2009-01-01 05:00:00", "2009-01-01 06:00:00"))

MeanTemp <- c(0.8, 0.7, 0.7, NA, 0.8, 0.9, 1.1)
HourTemp <- data.frame(DateTimes, MeanTemp)

Imputed <- imputeTS::na.interpolation(HourTemp, option = "linear")

在这种情况下 imputeTS 将忽略日期列并填充数据列

于 2020-02-10T23:30:28.490 回答