用前后值的平均值填充 NA 值答案

【问题标题】：fill NA values with mean of preceding and subsequent values用前后值的平均值填充 NA 值
【发布时间】：2020-06-08 15:22:14
【问题描述】：

我正在处理一个包含一些缺失值的天气变量（温度、降水等）数据集。由于我的特定方法（在几天内对这些变量求和），我需要处理数据集中的 NA 值。

当缺少每日值时，我想用前一天和后一天的平均值填充这一天。这里的假设是天气值从一天到另一天是相似的。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，所以这不起作用。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？

最终的结果应该是这样的：

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)

【问题讨论】：

标签： r replace interpolation na

【解决方案1】：

如何使用approx 将NAs 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

我在这里创建了一个新列，以便于与原始数据进行比较。

更新

Markus 在 cmets 中指出（感谢 @markus），要重现您的预期输出，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

【讨论】：

预期输出略有不同（注意第 8 行和第 9 行）。你需要approx(maxTemp, method = "const", f = .5, n = length(maxTemp))$y
感谢@Maurits Evers。我意识到线性插值并不是我最初的想法，但它可能更适合我有多个 NA 值的情况。
@markus 感谢您指出这一点；我没有意识到输出不匹配（OP 在编辑中添加了输出）。我已经进行了编辑。
@tnt 是的，直到 Markus 发表评论，我才意识到输出不匹配。您可以使用approx 和method = "const" 重现您的预期输出（请参阅他的评论）。我已经进行了编辑。

【解决方案2】：

如果您想使用最近的非 NA 值的平均值来回移动，您可以使用 data.table::nafill() 之类的东西来向下和向上填充值，然后取平均值：

weather$prevTemp = data.table::nafill(weather$maxTemp, type = "locf")
weather$nextTemp = data.table::nafill(weather$maxTemp, type = "nocb")
weather$maxTemp[is.na(weather$maxTemp)] = ((weather$prevTemp + weather$nextTemp) / 2)[is.na(weather$maxTemp)]

【讨论】：