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NA我试图通过多组插值来 估算缺失值。

我只是子集一个简单的例子： 

Year    ST   CC   ID     MP     PS 
2002    15   3     3     NA    1.5
2003    15   3     3     NA    1.5
2004    15   3     3    193    1.5
2005    15   3     3    193    1.5
2006    15   3     3    348    1.5
2007    15   3     3    388    1.5
2008    15   3     3    388    1.5
1999    53   33    1     NA    3.4 
2000    53   33    1     NA    3.4        
2002    53   33    1     NA    2.9           
2003    53   33    1     NA    2.6           
2004    53   33    1     NA    2.6         
2005    53   33    1    170    3.8         
2006    53   33    1    170    3.0           
2007    53   33    1    330    4.2         
2008    53   33    1    330    5.0

我用过na.approx()，但是错了。似乎我的数据在每组的第一次观察中缺少价值。 

setDT(dt)[, MP_interpolate := na.approx(MP, na.rm = T), .(Year, ST, CC, ID)]

setDT(dt)[, MP_interpolate := if(length(na.omit(MP))<2) MP else na.approx(MP, na.rm=TRUE), .(Year, ST, CC, ID)]

我也尝试过打包imputeTS但不工作。

两者都不正确。这是否意味着使用插值来估算缺失不是一个好主意？

我不确定哪种插补方式更好（不想使用meanor median）。我正在考虑使用PS趋势来估算MP。（只是我的想法，不是问题）

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您可以尝试imputeTS::na_kalman在ave. 这也可以推断出您可能想要什么。

library(imputeTS)

dt$MP.imp <- with(dt, ave(MP, ST, CC, ID, FUN=na_kalman))
#    Year ST CC ID  MP  PS   MP.imp
# 1  2001 15  3  3  NA 1.5 193.0000
# 2  2002 15  3  3  NA 1.5 193.0000
# 3  2003 15  3  3  NA 1.5 193.0000
# 4  2004 15  3  3 193 1.5 193.0000
# 5  2005 15  3  3 193 1.5 193.0000
# 6  2006 15  3  3 348 1.5 348.0000
# 7  2007 15  3  3 388 1.5 388.0000
# 8  2008 15  3  3 388 1.5 388.0000
# 9  1999 53 33  1  NA 3.4 170.2034
# 10 2000 53 33  1  NA 3.4 166.3867
# 11 2002 53 33  1  NA 2.9 164.4496
# 12 2003 53 33  1  NA 2.6 165.0018
# 13 2004 53 33  1  NA 2.6 168.6527
# 14 2005 53 33  1 170 3.8 170.0000
# 15 2006 53 33  1 170 3.0 170.0000
# 16 2007 53 33  1 330 4.2 330.0000
# 17 2008 53 33  1 330 5.0 330.0000

您可能想要包含year在 中ave，否则它不会在您的示例数据中起作用。

于 2020-03-07T06:06:17.857 回答
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如果您NA在组的开头和结尾有值，您应该使用na.rm = FALSE来获得与输入相同大小的输出。随着na.rm = TRUE，前导和尾随NAs 被删除。

此外，您不应该分组，year因为这样只会给您一个组中的一个观察值。

library(data.table)

setDT(dt)
dt[, MP_interpolate := as.integer(zoo::na.approx(MP, na.rm = FALSE)), .(ST, CC, ID)]

数据

dt <- structure(list(Year = c(2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 
2008L, 1999L, 2000L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 
2008L), ST = c(15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 53L, 53L, 53L, 
53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L), CC = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L), ID = c(3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
MP = c(NA, NA, 193L, 193L, 348L, 388L, 388L, NA, NA, NA, 
NA, NA, 170L, 170L, 330L, 330L), PS = c(1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 
1.5, 1.5, 1.5, 3.4, 3.4, 2.9, 2.6, 2.6, 3.8, 3, 4.2, 5)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L))
于 2020-03-07T05:39:28.427 回答