使用 na.approx 或 na.spline 替换矩阵数据的 NA-6ren

使用 na.approx 或 na.spline 替换矩阵数据的 NA

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 07:54:27

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我对 R 还很陌生，目前遇到一个问题，数据如下所示:

    ID      h1      h2     h3      h4      h5      h6     h7     h8  
    IP6_1  0.1800   NA    -0.8600  NA      0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900  
    IP6_2 -0.0250 -0.3050 -1.1050 -1.2150  0.0250  1.2750 1.7950 1.3850  
    IP6_3  0.2125 -0.1875   NA    -1.2225 -0.1425  0.7325 1.6275 1.3975  
    IP6_4  0.0150   NA    -1.0450 -0.3550  0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050  
    IP6_5  0.1200 -0.0900 -0.9100 -0.6500  0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200  
    IP6_6  0.0200 -0.0200 -0.8400 -0.6600   NA    -0.0900 0.6200 0.0800

数据具有随机 NA，我想使用 na.approx 替换它们每行。我尝试使用它:

z_data <- zoo(cluster_data_wf[,-1])        
na.approx(z_data)

它根本不会取代任何 NA。

如果能通过近似线性插值或通过样条曲线三次插值来替换 NA，我们将不胜感激。

编辑:最终输出仍应具有第一列 ID

最佳答案

像这样吗？

require(zoo)
cols = colnames(x[, -1])
x = data.frame(ID=x[, 1], t(apply(x[, -1], 1, na.approx)))
colnames(x)[-1] = cols
print(x)

         ID      h1      h2     h3      h4      h5      h6     h7     h8
1 IP6_1  0.1800 -0.3400 -0.860 -0.4100  0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900
2 IP6_2 -0.0250 -0.3050 -1.105 -1.2150  0.0250  1.2750 1.7950 1.3850
3 IP6_3  0.2125 -0.1875 -0.705 -1.2225 -0.1425  0.7325 1.6275 1.3975
4 IP6_4  0.0150 -0.5150 -1.045 -0.3550  0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050
5 IP6_5  0.1200 -0.0900 -0.910 -0.6500  0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200
6 IP6_6  0.0200 -0.0200 -0.840 -0.6600 -0.3750 -0.0900 0.6200 0.0800

关于使用 na.approx 或 na.spline 替换矩阵数据的 NA，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42937077/

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