Question

我正在尝试使用点id对year之间的数据框中的每个x进行线性近似。 dplyr似乎是一个合适的选项，但由于错误，我无法让它工作：

错误：大小不匹配（9），期望3（组大小）或1

示例代码：

library(dplyr)
dat <- data.frame(id = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3), year = c(1,2,3,1,2,3,1,2,3), x = c(1,NA,2, 3, NA, 4, 5, NA, 6))

# Linear Interpolation
dat %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(x2 = as.numeric(unlist(approx(x = dat$year, y = dat$x, xout = dat$x)[2])))

示例数据：

  id year  x
1  1    1  1
2  1    2 NA
3  1    3  2
4  2    1  3
5  2    2 NA
6  2    3  4
7  3    1  5
8  3    2 NA
9  3    3  6

Answer 1

以下是一些方法（从评论中转移）：

1）na.approx / ave

library(zoo)

transform(dat, x2 = ave(x, id, FUN = na.approx))

年份为1,2,3我们不需要指定它，但如果需要，那么：

nr <- nrow(dat)
transform(dat, x2 = ave(1:nr, id, FUN = function(i) with(dat[i, ], na.approx(x, year))))

2）na.approx / dplyr

library(dplyr)
library(zoo)

dat %>% 
    group_by(id) %>% 
        mutate(x2 = na.approx(x, year)) %>% 
    ungroup()

如果不需要年份，则省略na.approx的第二个参数。

注意： zoo还有其他NA填充函数，尤其是na.spline和na.locf。

Answer 2

您可以在R：

中执行此操作

dat <- dat[order(dat$id, dat$year),]
dat$x2 <- unlist(by(dat, dat$id, function(df) approx(df$year, df$x, xout = df$year)[2]))
dat
  id year  x  x2
1  1    1  1 1.0
2  1    2 NA 1.5
3  1    3  2 2.0
4  2    1  3 3.0
5  2    2 NA 3.5
6  2    3  4 4.0
7  3    1  5 5.0
8  3    2 NA 5.5
9  3    3  6 6.0

在dplyr中使用约

2 个答案: