【发布时间】:2022-01-12 00:37:49
【问题描述】:
我有一个数据集,该数据集在某些样本中具有测量值,而在其他样本中保留 NA。在每个测量值之间有 10 个没有值的样本。我希望这十个样本的值分别是前面和后面的测量值的平均值。数据如下所示:
重要的是,任何两个已知值之间的十个 NA 中的每一个的值都必须相同。我之前尝试过使用 zoo::na.approx(RC, rule=2),但它使用自己的插值数据计算平均值,而不仅仅是两个已知值。输出应如下所示:
根据德申的要求进行编辑:
dput(rc_report[,c(2,26)]) 结构(列表(sample_id = c(“REFTTO_IS_211201_1_b”,“ARL2108200_b”, “ARL2108201_b”、“ARL2108202_b”、“ARL2108203_b”、“ARL2108204_b”、 “ARL2108205_b”、“ARL2108206_b”、“ARL2108207_b”、“ARL2108208_b”、 “ARL2108209_b”、“REFTTO_IS_211201_2”、“ARL2108210_b”、“ARL2108211_b”、 “ARL2108212_b”、“ARL2108213_b”、“ARL2108214_b”、“ARL2108215_b”、 “ARL2108216_b”、“ARL2108217_b”、“ARL2108218_b”、“ARL2108219_b”、 “REFTTO_IS_211201_3”、“REFTTO_IS_211203_1”、“ARL2108220”、“ARL2108221”、 “ARL2108222”、“ARL2108223”、“ARL2108224”、“ARL2108225”、“ARL2108226”、 “ARL2108227”、“ARL2108228”、“ARL2108229”、“REFTTO_IS_211203_2”、 “ARL2108230”、“ARL2108231”、“ARL2108232”、“ARL2108233”、“ARL2108234”、 “ARL2108235”、“ARL2108236”、“ARL2108237”、“ARL2108238”、“ARL2108239”、 “REFTTO_IS_211203_3”、“REFTTO_IS_211206_1”、“ARL2108240”、“ARL2108241”、 “ARL2108242”、“ARL2108243”、“ARL2108244”、“ARL2108245”、“ARL2108246”、 “ARL2108247”、“ARL2108248”、“ARL2108249”、“REFTTO_IS_211206_2”、 “ARL2108250”、“ARL2108251”、“ARL2108252”、“ARL2108253”、“ARL2108254”、 “ARL2108255”、“ARL2108256”、“ARL2108258”、“ARL2108259”、“REFTTO_IS_211206_3” ), response_coefficient = c("1.09785865302384", "NA", "NA", "NA", “NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“1.09822862814289”, “NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“1.09835314677401”, “1.09942926690693”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”, “NA”,“NA”,“NA”,“1.10084276861106”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”, “NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“1.10078178211056”,“1.11104600880183”, “NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“1.11203467893562”, “NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“NA”,“1.11344223852824” )), class= "data.frame", row.names = c(NA, -68L))
【问题讨论】:
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请分享:stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example,不是图片!最简单的方法是分享
dput(rc_report[, c(2, 26)]的结果。 -
好的,我分享了 dput 结果,但它非常难以阅读,不知道这会有什么帮助。我已经尝试过多次使用reprex,但我永远无法让它工作,因此我分享屏幕截图。
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重点不在于可读性。关键是,如果问题省略了,任何想要使用它的人都必须重新输入整个内容。