使用多种数据插补方法来计算缺失数据周期的长度

Question

我有一个时间序列数据的数据集，其中包含许多缺失值。数据是一年中每小时记录的臭氧浓度，缺失数据的时间长度变化很大。由于数据集中的周期不同（例如，每日和季节性），我想根据缺少数据的周期长度使用不同的数据插补方法。我打算使用zoo包进行数据插补。

数据丢失期间数据估算的细分：

1. ＆lt; = 4个缺少数据的单元格 - 使用线性插值（na.approx（x））
2. ＆gt; 4到＆lt; = 23个细胞 - 使用样条拟合（na.spline（x））
3. ＆gt; 23个单元格 - 使用季节性卡尔曼滤波器（na.StructTS（x））

我的猜测是我需要使用条件执行来指示哪些单元格受命令影响，但是我不知道如何引用前后的值单元格并在if语句中使用它们。

我是R的新手，很抱歉，如果这个问题有明显的答案，或者这个问题已经得到了回答。我做了搜索，但似乎找不到任何东西。

    Date2006    Ozone2006
1   06-01-01 0:00   64
2   06-01-01 1:00   64
3   06-01-01 2:00   63
4   06-01-01 3:00   61
5   06-01-01 4:00   NA
6   06-01-01 5:00   52
7   06-01-01 6:00   60
8   06-01-01 7:00   59
9   06-01-01 8:00   47 

这就是我的数据集的样子。臭氧浓度是整数。