用上一行和下一行替换NA意味着在R

我怎样才能以快速的方式将NA与其上一行和下一行的平均值进行替换？用上一行和下一行替换NA意味着在R

name grade 
1 A 56 
2 B NA 
3 C 70 
4 D 96

，使得B的等级是63

来源

2014-04-07 sia

如果相邻的值丢失，以及？也许尝试[这种方法]（http://stackoverflow.com/questions/22736316/r-missing-value-replacement-function/22736656#22736656）？ –

或者您可以尝试na.approx从包zoo：“Missing values（

vals <- c(1, NA, NA, 7, NA, 10) 
na.approx(vals) 
# [1] 1.0 3.0 5.0 7.0 8.5 10.0

na.approx是基于base功能approx，它可以用来代替：NAS）是由线性插值”

library(zoo) 
x <- c(56, NA, 70, 96) 
na.approx(x) 
# [1] 56 63 70 96

，如果你有一个以上的连续NA这也适用代替

vals <- c(1, NA, NA, 7, NA, 10) 
xout <- seq_along(vals) 
x <- xout[!is.na(vals)] 
y <- vals[!is.na(vals)] 

approx(x = x, y = y, xout = xout)$y 
# [1] 1.0 3.0 5.0 7.0 8.5 10.0

来源

2014-04-07 15:58:27 Henrik

假设你有一个这样的data.frame df：

> df 
    name grade 
1 A 56 
2 B NA 
3 C 70 
4 D 96 
5 E NA 
6 F 95

然后你可以使用以下命令：

> ind <- which(is.na(df$grade)) 
> df$grade[ind] <- sapply(ind, function(i) with(df, mean(c(grade[i-1], grade[i+1])))) 
> df 
    name grade 
1 A 56 
2 B 63 
3 C 70 
4 D 96 
5 E 95.5 
6 F 95

来源

2014-04-07 15:27:09

用于执行以下操作：如果x = condition，则用x-1和x + 3的平均值替换x和接下来的2个值。（ind），函数（i）与（df，mean（））相比，代码更改为：'ind < - 其中（df $ grade <（ - 100））'和 'df $ grade [ind：ind + 2] < - sapply （c（等级[i-1]，等级[i + 3]））））' 对于x <-100 – Anne

作为'sapply'调用的替代方法，您还可以使用：'df $ grade [ind] （ - （df，（（等级[ind-1] +等级[ind + 1]）/ 2）） – Jaap

使用中位数代替平均值的替代解决方案由na.roughfix功能的randomForest包。如documentation中所述，它可以处理数据帧或数字矩阵。具体而言，对于数字变量，NAs被列中值替换。对于因素变量，NAs被替换为最常见的级别（随机打破关系）。如果对象不包含NAs，则它将保持不变。

使用相同的例子如@Henrik，

library(randomForest) 
x <- c(56, NA, 70, 96) 
na.roughfix(x) 

#[1] 56 70 70 96

或具有更大的矩阵：

y <- matrix(1:50, nrow = 10) 
y[sample(1:length(y), 4, replace = FALSE)] <- NA 
y 
#  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
# [1,] 1 11 21 31 41 
# [2,] 2 12 22 32 42 
# [3,] 3 NA 23 33 NA 
# [4,] 4 14 24 34 44 
# [5,] 5 15 25 35 45 
# [6,] 6 16 NA 36 46 
# [7,] 7 17 27 37 47 
# [8,] 8 18 28 38 48 
# [9,] 9 19 29 39 49 
# [10,] 10 20 NA 40 50 

na.roughfix(y) 
#  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
# [1,] 1 11 21.0 31 41 
# [2,] 2 12 22.0 32 42 
# [3,] 3 16 23.0 33 46 
# [4,] 4 14 24.0 34 44 
# [5,] 5 15 25.0 35 45 
# [6,] 6 16 24.5 36 46 
# [7,] 7 17 27.0 37 47 
# [8,] 8 18 28.0 38 48 
# [9,] 9 19 29.0 39 49 
#[10,] 10 20 24.5 40 50

来源

2017-02-23 16:49:18 Nemesi

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