缺失值的平均上一行和下一行答案

【问题标题】：Average previous and next row for missing value缺失值的平均上一行和下一行
【发布时间】：2014-10-28 23:52:25
【问题描述】：

我对 R 比较陌生，遇到了一些问题。我正在使用在某些年份缺少值的数据框。例如：

year var1 var2
1972 1.3  1.4
1973 1.6  2.8
1974 2.0  1.5
1975 NA   NA
1976 1.5  2.1
1977 NA   NA
1978 1.9  1.1

对于每个 NA，我想取上一行和下一行的平均值。所以 1975 年的 var1 和 var2 应该分别是 1.75 和 1.8。在 1977 年，它们应该是 1.7 和 1.6。有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： r mean missing-data

【解决方案1】：

你可以在包zoo中使用na.approx：

library(zoo)
df$var1 <- na.approx(df$var1)
df$var2 <- na.approx(df$var2)
##
> df
  year var1 var2
1 1972 1.30  1.4
2 1973 1.60  2.8
3 1974 2.00  1.5
4 1975 1.75  1.8
5 1976 1.50  2.1
6 1977 1.70  1.6
7 1978 1.90  1.1

正如@Jilber 指出的那样，这可以更简洁地完成
```
df <- sapply(df, na.approx)
```

根据@Richard Scriven 的评论，您可能希望保留 data.frame 类与

df[-1] <- lapply(df[-1], na.approx)

或

df[-1] <- vapply(df[-1], na.approx, numeric(nrow(df)))

数据：

df <- read.table(
  text="year var1 var2
1972 1.3  1.4
1973 1.6  2.8
1974 2.0  1.5
1975 NA   NA
1976 1.5  2.1
1977 NA   NA
1978 1.9  1.1",
  header=TRUE)

【讨论】：

今晚带回家的另一个功能。谢谢你。 +1
你可以使用sapply来缩短你的代码：sapply(df, na.approx)
或df[-1] <- lapply(df[-1], na.approx) 将其保存在数据框中。 sapply 返回一个矩阵
或者可能比 lapply 更快的是 df[-1] <- vapply(df[-1], na.approx, numeric(nrow(df)))，好吧，我完成了 (+1)
或as.data.frame(na.approx(DF)) 另外，您可能希望将数据框转换为更方便处理时间序列的动物园对象：library(zoo); z <- read.zoo(DF, FUN = identity); na.approx(z)