线性插值时间序列中的缺失值

时间:2015-10-17 11:54:43

标签: r time-series dplyr linear-interpolation

我想在data.frame中添加最小和最大日期之间的所有缺失日期,并对所有缺失值进行线性插值,例如

df <- data.frame(date = as.Date(c("2015-10-05","2015-10-08","2015-10-09",
                                  "2015-10-12","2015-10-14")),       
                 value = c(8,3,9,NA,5))

      date value
2015-10-05     8
2015-10-08     3
2015-10-09     9
2015-10-12    NA
2015-10-14     5

      date value approx
2015-10-05     8      8
2015-10-06    NA   6.33
2015-10-07    NA   4.67
2015-10-08     3      3
2015-10-09     9      9
2015-10-10    NA   8.20
2015-10-11    NA   7.40
2015-10-12    NA   6.60
2015-10-13    NA   5.80
2015-10-14     5      5

dplyrapprox是否有明确的解决方案? (我不喜欢我的10行for循环代码。)

4 个答案:

答案 0 :(得分:10)

这是一种方法。我使用第一个和最后一个日期创建了一个包含日期序列的数据框。在full_join()包中使用dplyr,我合并了数据框和mydf。然后我在zoo包中使用na.approx()来处理mutate()部分中的插值。

mydf <- data.frame(date = as.Date(c("2015-10-05","2015-10-08","2015-10-09",
                                    "2015-10-12","2015-10-14")),       
                   value = c(8,3,9,NA,5))

library(dplyr)
library(zoo)

data.frame(date = seq(mydf$date[1], mydf$date[nrow(mydf)], by = 1)) %>%
full_join(mydf, by = "date") %>%
mutate(approx = na.approx(value))

#         date value   approx
#1  2015-10-05     8 8.000000
#2  2015-10-06    NA 6.333333
#3  2015-10-07    NA 4.666667
#4  2015-10-08     3 3.000000
#5  2015-10-09     9 9.000000
#6  2015-10-10    NA 8.200000
#7  2015-10-11    NA 7.400000
#8  2015-10-12    NA 6.600000
#9  2015-10-13    NA 5.800000
#10 2015-10-14     5 5.000000

答案 1 :(得分:6)

以下是一些解决方案。

1)zoo 将数据框转换为动物园系列,并使用na.approxxout=个连续日期来获得最终系列

library(zoo)
z <- read.zoo(mydf)
zz <- na.approx(z, xout = seq(start(z), end(z), "day"))

,并提供:

> zz
2015-10-05 2015-10-06 2015-10-07 2015-10-08 2015-10-09 2015-10-10 2015-10-11 
  8.000000   6.333333   4.666667   3.000000   9.000000   8.200000   7.400000 
2015-10-12 2015-10-13 2015-10-14 
  6.600000   5.800000   5.000000 

将它保留为动物园形式可能更方便,因此您可以使用动物园的所有设施,但如果您需要数据框形式,请使用

DF <- fortify.zoo(zz)

1a)zoo / magrittr 以上可以表示为magrittr管道:

library(magrittr)
df %>% read.zoo %>% na.approx(xout = seq(start(.), end(.), "day")) %>% fortify.zoo

(如果你想要动物园输出,则省略fortify.zoo部分。)

2)基础R 如果没有这样的包,我们基本上可以做同样的事情:

n <- nrow(mydf)
with(mydf, data.frame(approx(date, value, xout = seq(date[1], date[n], "day"))))

答案 2 :(得分:2)

如果您使用预测套餐,我认为您的代码看起来会非常简单明了。

library(forecast)
x <- zoo(df$value,df$date)
x <- as.ts(x)
x <- na.interp(x)
print(x)

答案 3 :(得分:1)

另一个不错的简短解决方案(使用imputeTS):

library(imputeTS)
x <- zoo(df$value,df$date)
x <- na.interpolation(x, option = "linear")
print(x)