r - 用先前值和后续值的平均值填充 NA 值

Question

我正在处理一个天气变量(温度、降水等)数据集，其中有一些缺失值。由于我的具体方法(对几天内的这些变量求和)，我需要解决数据集中的 NA 值。

当每日值缺失时，我想用前一天和后一天的平均值来填充该天。这里的假设是每一天的天气值都相似。是的，我意识到这是一个很大的假设。

我开发了以下内容:

maxTemp <- c(13.2, 10.7, NA, 17.9, 6.6, 10, 13, NA, NA, 8.8, 9.9, 14.9, 16.3, NA, 18, 9.9, 11.5, 15.3, 21.7, 23.9, 26.6, 27, 22.3, NA, 17.9)
weather <- as.data.frame(maxTemp)
weather %>% 
  mutate(maxTempNA = if_else(is.na(maxTemp),
                             (lag(maxTemp) + lead(maxTemp))/2,
                             maxTemp))

但是，在某些情况下，我连续几天有两个 NA 值，因此这不起作用。关于编码方法的任何想法，以便当连续有两个(或更多)NA 时，平均值使用“bookending”值来填充 NA？

最终结果如下所示:

maxTemp <- c(13.2, 10.7, 14.3, 17.9, 6.6, 10, 13, 10.9, 10.9, 8.8, 9.9, 14.9, 16.3, 17.15, 18, 9.9, 11.5, 15.3, 21.7, 23.9, 26.6, 27, 22.3, 20.1, 17.9)

Answer 1

如何使用approx将NA替换为插值；默认情况下，approx 使用线性插值，因此这应该与您的手动平均替换结果相匹配。

weather %>%
    mutate(maxTemp_interp = approx(1:n(), maxTemp, 1:n())$y)
#    maxTemp maxTemp_interp
# 1     13.2          13.20
# 2     10.7          10.70
# 3       NA          14.30
# 4     17.9          17.90
# 5      6.6           6.60
# 6     10.0          10.00
# 7     13.0          13.00
# 8       NA          11.60
# 9       NA          10.20
# 10     8.8           8.80
# 11     9.9           9.90
# 12    14.9          14.90
# 13    16.3          16.30
# 14      NA          17.15
# 15    18.0          18.00
# 16     9.9           9.90
# 17    11.5          11.50
# 18    15.3          15.30
# 19    21.7          21.70
# 20    23.9          23.90
# 21    26.6          26.60
# 22    27.0          27.00
# 23    22.3          22.30
# 24      NA          20.10
# 25    17.9          17.90

我在此处创建了一个新列，以便更轻松地与原始数据进行比较。

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更新

Markus 在评论中指出(感谢 @markus)，要重现预期的输出，您实际上需要 method = "constant" 和 f = 0.5:

weather %>%
    mutate(maxTemp_interp = approx(1:n(), maxTemp, 1:n(), method = "constant", f = 0.5)$y)
#    maxTemp maxTemp_interp
# 1     13.2          13.20
# 2     10.7          10.70
# 3       NA          14.30
# 4     17.9          17.90
# 5      6.6           6.60
# 6     10.0          10.00
# 7     13.0          13.00
# 8       NA          10.90
# 9       NA          10.90
# 10     8.8           8.80
# 11     9.9           9.90
# 12    14.9          14.90
# 13    16.3          16.30
# 14      NA          17.15
# 15    18.0          18.00
# 16     9.9           9.90
# 17    11.5          11.50
# 18    15.3          15.30
# 19    21.7          21.70
# 20    23.9          23.90
# 21    26.6          26.60
# 22    27.0          27.00
# 23    22.3          22.30
# 24      NA          20.10
# 25    17.9          17.90