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r - 内插NA值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 20:28:02 24 4
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我有两组与时间无关的样本。我想将它们合并并计算缺失值
在我没有两者兼具的时代。简化示例:

A <- cbind(time=c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100),
Avalue=c(1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 2))
B <- cbind(time=c(15, 30, 45, 60), Bvalue=c(100, 200, 300, 400))
C <- merge(A,B, all=TRUE)

time Avalue Bvalue
1 10 1 NA
2 15 NA 100
3 20 2 NA
4 30 3 200
5 40 2 NA
6 45 NA 300
7 50 1 NA
8 60 2 400
9 70 3 NA
10 80 2 NA
11 90 1 NA
12 100 2 NA


通过假设每个样本之间的线性变化,可以计算缺失的NA值。
从直觉上很容易看出,时间15和45的A值应为1.5。但是对B的正确计算
例如在时间20

100 +(20-15)*(200-100)/(30-15)

等于133.33333。
第一个括号是估计时间与最后一个可用样本之间的时间。
第二个括号是最接近的样本之间的差。
第三个括号是最接近的样本之间的时间。

如何使用R计算NA值?

最佳答案

使用zoo包:

library(zoo)
Cz <- zoo(C)
index(Cz) <- Cz[,1]
Cz_approx <- na.approx(Cz)

关于r - 内插NA值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7188807/

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