Question

我有一些看起来有点像这样的数据

   ID year       var1      var2
1   1    1         NA 0.5632595
2   1    2  0.7546097 0.5609945
3   1    3 -0.4241935        NA
4   1    4  0.4056908 0.5890453
5   2    1 -0.8049815 0.3504281
6   2    2  0.8049250 0.4817798
7   2    3         NA        NA
8   2    4 -0.2969572 0.4985812
9   3    1  0.2909882 0.8504004
10  3    2  1.0957994 0.7365867
11  3    3 -0.2884501 0.1454566
12  3    4  0.4999331 0.7978971

tmp <- structure(list(ID = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3), year = c(1L, 
2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L), var1 = c(NA, 0.754609745086276, 
-0.424193528509845, 0.4056908200679, -0.804981499494056, 0.804924965958355, 
NA, -0.2969572255706, 0.29098820839828, 1.09579940195461, -0.288450063674258, 
0.499933144375212), var2 = c(0.563259549904615, 0.560994466999546, 
NA, 0.589045349741355, 0.350428087171167, 0.481779781170189, 
NA, 0.498581154504791, 0.850400378694758, 0.73658673488535, 0.145456639816985, 
0.797897139331326)), .Names = c("ID", "year", "var1", "var2"), row.names = c(NA, 
-12L), class = "data.frame")

我希望能够做到的是，每个列的每个ID都符合线性模型，即

tmp %>% group_by(ID) %>% lm(var1 ~ year, data = .)

tmp %>% group_by(ID) %>% lm(var2 ~ year, data = .)

然后我会使用这些模型的系数来填充每列中缺少的（NA）值。所以对于ID 1和变量1，我会有这样的模型：

coefs_id1_var1 <- coef(lm(var1 ~ year, data = tmp[tmp$ID == 1, ]))
coefs_id1_var1[1] + coefs_id1_var1[2] * tmp[1, 2]
[1] -0.1341153

因此ID 1变量1的缺失值将替换为-0.134。我的问题是我有很多变量，我希望这样做。我已经考虑了ID上的lapply和split，或者可能mutate_each但是我还没有能够有效地做到这一点。有什么想法吗？

我目前的解决方案是

fillWithLinMod <- function(var, df) {
  mod <- as.formula(paste0(var, " ~ year"))
  coefs <- coef(lm(mod, data = df))
  for (i in 1:nrow(df)) {
    if (is.na(df[i, var])) {
      df[i, var] <- coefs[1] + df[i, "year"] * coefs[2]
    }
  }
  df[, var][[1]]
}

（注意我的df是tibble，这就是我最后有子集的原因）

然后我可以使用以下

tmp$var1 <- do.call("c", lapply(split(tmp, tmp$ID), function(x) fillWithLinMod("var1", x)))

Answer 1

这是一个可以在整个子集中应用的辅助功能。传入data.frame和要填充的变量名称的字符向量。它假设你的函数中有一个名为'year'的变量。

    fill_missing_with_lm <- function(dat, vars) {
      for(i in seq_along(vars)) {
        mod <- as.formula(paste0(vars[i], " ~ year"))
        mod <- lm(mod, dat)
        misses <- which(is.na(dat[[ vars[i] ]]))
        for(j in misses) {
          newdat <- data.frame(year = dat$year[j])
          dat[[ vars[i] ]][j] <- predict(mod, newdat)
        }
      }
      return(dat)
    }

然后你可以将它应用于我真正喜欢的这个工作流程（嵌套的data.frame）。我发现它通常有助于处理数据，你想要对数据行的子集做一些细微差别。基本原则是group_by() %>% nest。然后使用purrr::map()将细微操作应用于每个嵌套的data.frames。

    library(dplyr)
    library(tidyr)
    library(purrr)
    filled <- tmp %>%
      group_by(ID) %>%
      nest %>%
      mutate(filled = map(data, fill_missing_with_lm, vars = c('var1', 'var2'))) %>%
      select(ID, filled) %>%
      unnest

使用线性模型填充缺失的数据

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