问题标签 [na.approx]

我有一个带有前导 NA 的日期向量，我想使用na.approxfrom package为这些 NA 生成一个近似序列zoo。

na.approx不适用于领先的 NA：

我以为我可以使用反向向量，rev但我仍然得到 NA

有任何想法吗？

我想调整缺失值的插值的最终值，以便应用下一组非 NA 值之间的差异来确定第一个值。例如，这是代码

而不是最初的 10，我希望它是 12（前一个插值携带的第二个和第三个元素之间的差异）。在应用没有 na.rm 选项的 na.approx 之后，我可以使用 Shift 的组合。但是我可以使用 Na.approx 或 approx 功能吗？

I am very new to data.table and would like to try it out to see if it makes my analysis faster. I mainly use knitr to compile .rnw files (which I tend to compile many times per hour so I want it to be as fast as possible).

I have posted a sample below and this is by no means a question of comparison agianst data.table and data.frame. I would like to know if I my code below is what it should be.

I am basically joining two data.tables and then need to linearly approximate using na.approx missing NA values. I used the Introduction to data.table vignette from CRAN and JOINing data in R using data.table from R-Pubs.

The code I am using below results in my best attempt at a data.table method taking a long time (in general too, I only added the other code reference).

Also, if anyone knows if there is a way to pipe in na.approx() into a chain and still have the output as a data.frame that would be appreciated. Note the df_merged = as.data.frame(df_merged) line that I would like to get rid of if possible!

Any input is greatly appreciated thank you!

我在 R（数据）中有一个大型数据框，由 23 个 .gazedata 文件（每个主题一个）组成：

创建因子和时间变量后，我根据眼动仪收集的默认有效性参数创建瞳孔变量：

现在，我需要创建一个插值瞳孔变量 (pupil_inter) 来将值插值到最大间隙 4：

但是，会出现以下错误：

这些行金额每次都完全相同。

至关重要的是，如果我从预处理中排除主题 22 和 23 .gazedata 文件，后一个代码可以工作并且没有错误

我已尝试确定现有的“替换有 [x] 行，数据有 [y]”问题以帮助解决我的具体问题，但找不到相关的解决方案。所有 .gazedata 文件都是使用相同的硬件和软件收集的。

即使首先使用以下代码成功地创建了一个 null 瞳孔间变量，该错误仍然存​​在：

提前感谢您提供的任何建议。

我正在尝试对数据框中的所有行进行插值。我正在使用apply(data_final,2,na.approx). 这会对值进行插值，但有些超出范围。

如果我na.approx(data_final[8,])改为使用，与使用apply.

另外，如果我这样做，na.approx(data_final)我会得到与apply(data_final,2,na.approx). 这没有任何意义，因为据说 apply 正在将na.approx函数应用于数据框中的每一行。

应用（data_final,2,na.approx）[8,] 0.63 0.49 2.40 2.65 3.65 5.80 0.96 1.85 1.43 1.25 1.21 1.20 0.91 1.00 0.96 0.80 1.42 1.82 1.910

na.approx(data_final[8,]) [1] 0.630 0.490 0.584 0.678 0.772 0.866 0.960 1.850 1.430 1.250 1.210 1.200 0.910 1.000 0.960 0.800 1.420 1.820 1.910 1.780 1.620 [22] 1.650 1.380 1.370

可用的更大数据集的样本数据集采用以下格式：

我想用该列中 NA 的下一个和上一个可用值的平均值来近似数量小于 2 的 NA。在原始数据集中某处 NA 的数量为 100，所以我想忽略连续 NA 的数量大于 3。Par_Count 表示参数中该特定值的连续出现次数。我尝试了： library(zoo) df1 <- within(df, na.approx(df$Parameter, maxgap = 2)) 甚至对于单次出现： df1 <- within(df, Parameter[Parameter == is.na(df$Parameter) & Par_Count == 1] <- lead(Parameter) - lag(Parameter)) 但没有任何效果。它没有改变任何出现的 NA 值。所需的输出如下：

我想对一个大矩阵（52017455 x 150）的每一行的NA值做一个简单的线性插值，通常我可以通过使用带有apply函数的zoo包中的na.approx函数来做到这一点，但是，这太慢了，我想知道是否有 Rcpp 或 data.table 函数或 packge 来执行此操作？一般来说，我的数据是遥感时空网格，我尝试在光栅包中使用 approxNA 函数，但速度不够快。

由于夏令时，我有一个大型电力负荷数据集，其中缺少每年三月最后一个星期日的时间戳。我在下面复制了几行，其中包含缺少的时间戳。

我尝试使用 na.approx 填充这些缺失的时间戳，但该函数返回“2015-03-29 02:30:00”，而不是“2015-03-29 03:00:00”。它没有使用正确的比例。

我也尝试过使用其他一些功能，例如“填充”，但它们都不能正常工作。由于我对 R 相当陌生，因此我非常感谢任何有关填补缺失时间戳的建议。先感谢您。

给定以下数据框：

我想通过对行进行插值来用值替换 NA，从而产生以下数据框：

我尝试将 na.apporox 与 apply 结合使用：

但这会导致以下错误：

提前感谢您的帮助！！！

编辑：我忘了定义如何在 na.approx 函数中处理 NA。

这会产生所需的输出！

我有时间序列数据有差距。我正在应用运行平均值并减少丢失数据的天数，我na.approx()在平滑之前一直在进行插值。在绘图时，我不想显示这些插值，因此我随后再次用 NA 替换它们。为了实现这一切，我的代码非常冗长。

我一直在尝试减少代码行并简化流程，并了解到我可以rollmean()直接在 ggplot 中调用。但是，因为它没有在差距上进行插值，所以我失去了 9 个“好”天的数据。因为我们有一个强烈的季节性模式，这很重要，因为我们有点失去它。

有没有办法通过在 rollmean 中包含 na.approx 来解决这个问题？

为了说明我的意思：橙色线是原始时间序列蓝色/黑色实线是组合的结果，na.approx()蓝色SMA()部分是插值部分。虚线红线来自rollmean()直接在 ggplot 中调用。

rollmean()我想使用within绘制尽可能接近黑色的虚线红线ggplot。