问题标签 [imputation]

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？

我已经使用 R 中的 MICE 包成功完成了对问卷研究缺失数据的多重插补，并对汇总的插补变量进行了线性回归。我似乎无法弄清楚如何提取单个汇集变量并在图表中绘图。有任何想法吗？

例如

我想通过 TMAS 绘制汇集的 APE。

使用 nhanes 的可重现示例：

我想针对池化 bmi 绘制池化 chl（例如）。

我能做到的最好的是

我相信这给出了所有 5 个插补的组合图，并不是我想要的（我认为）。

我正在尝试用类似组的平均值替换数据中的一些缺失值。

我的数据如下所示：

我希望它看起来像这样：

我写了这个，它奏效了

但是我的 data.frame 几乎有 50 万行长，而且 for/if 语句非常慢。我想要的是类似的东西

但这会出现大小不匹配的错误。似乎应该有一个命令可以执行此操作，但我在 SO 或 R 帮助列表中找不到它。有任何想法吗？

给定具有缺失值的数据，插补是用一些值替换缺失值的过程。目标是忽略具有缺失值的行，用 NA 表示。这样的行可以被视为数据的一个组成部分，因此该过程称为item imputation。

输入

或者采用 CSV 格式，其中缺失值用 NA 标记

输出

预期结果是

我们只想要没有任何 NA 值的行。

如何将输入数据与列 V1、V2、V3 和行上没有 NA 的公共列 ID 合并？

使用 SQLDF 合并具有公共 ID 且无 NA 的列的示例解决方案

导致

我有一个与此类似的问题，但我的数据集有点大：50 列，其中 1 列作为 UID，其他列带有TRUEor NA，我想将所有更改NA为FALSE，但我不想使用显式循环。

能plyr做到吗？谢谢。

更新#1

感谢您的快速回复，但如果我的数据集如下所示：

我只想X1和X2被处理，这怎么办？

我有一个数据框，有些列有NA值。

如何NA用零替换这些值？

我是 R 编程语言的新手。我只是想知道有没有办法在我们的数据集中只计算一列的空值。因为我见过的所有插补命令和库都插补了整个数据集的空值。

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

谢谢你。

我需要估算缺失值。我的数据集有大约 800,000 行和 92 个变量。我在 r 的 imputation 包中尝试了 kNNImpute，但看起来数据集太大了。R中的任何其他包/方法？我宁愿不使用均值来替换缺失值。谢谢你

我想根据变量其他值的分布来估算数据集中的缺失值。

想象一下，30% 的值 = 1、20% = 2 和 50% = 3，实际上我想做以下事情：

有人可以帮忙吗？

约翰