Question

我对R很新，目前遇到问题，数据如下所示：

    ID      h1      h2     h3      h4      h5      h6     h7     h8  
    IP6_1  0.1800   NA    -0.8600  NA      0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900  
    IP6_2 -0.0250 -0.3050 -1.1050 -1.2150  0.0250  1.2750 1.7950 1.3850  
    IP6_3  0.2125 -0.1875   NA    -1.2225 -0.1425  0.7325 1.6275 1.3975  
    IP6_4  0.0150   NA    -1.0450 -0.3550  0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050  
    IP6_5  0.1200 -0.0900 -0.9100 -0.6500  0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200  
    IP6_6  0.0200 -0.0200 -0.8400 -0.6600   NA    -0.0900 0.6200 0.0800

数据包含我想要使用每个行 na.approx替换的随机数据。我尝试过使用它：

z_data <- zoo(cluster_data_wf[,-1])        
na.approx(z_data)

根本不替换任何NA。

一些帮助通过线性插值替换NA，通过样条曲线进行近似或三次样条插值，我们将不胜感激。

编辑：最终输出仍应具有第一列ID

Answer 1

喜欢这个吗？

require(zoo)
cols = colnames(x[, -1])
x = data.frame(ID=x[, 1], t(apply(x[, -1], 1, na.approx)))
colnames(x)[-1] = cols
print(x)

         ID      h1      h2     h3      h4      h5      h6     h7     h8
1 IP6_1  0.1800 -0.3400 -0.860 -0.4100  0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900
2 IP6_2 -0.0250 -0.3050 -1.105 -1.2150  0.0250  1.2750 1.7950 1.3850
3 IP6_3  0.2125 -0.1875 -0.705 -1.2225 -0.1425  0.7325 1.6275 1.3975
4 IP6_4  0.0150 -0.5150 -1.045 -0.3550  0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050
5 IP6_5  0.1200 -0.0900 -0.910 -0.6500  0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200
6 IP6_6  0.0200 -0.0200 -0.840 -0.6600 -0.3750 -0.0900 0.6200 0.0800

Answer 2

这个问题没有以可重复的方式提供输入，所以我们真的不知道你是从哪个开始的;但是，如果我们所拥有的内容在下面的注释中可重复使用，那么由于na.approx按列操作，我们将其转置到第1列除外，使用na.approx，将其转置回来并填充除第1列以外的所有内容：

replace(DF, -1, t(na.approx(t(DF[, -1]))))

，并提供：

     ID      h1      h2     h3      h4      h5      h6     h7     h8
1 IP6_1  0.1800 -0.3400 -0.860 -0.4100  0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900
2 IP6_2 -0.0250 -0.3050 -1.105 -1.2150  0.0250  1.2750 1.7950 1.3850
3 IP6_3  0.2125 -0.1875 -0.705 -1.2225 -0.1425  0.7325 1.6275 1.3975
4 IP6_4  0.0150 -0.5150 -1.045 -0.3550  0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050
5 IP6_5  0.1200 -0.0900 -0.910 -0.6500  0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200
6 IP6_6  0.0200 -0.0200 -0.840 -0.6600 -0.3750 -0.0900 0.6200 0.0800

注意：

Lines <- " ID h1 h2 h3 h4 h5 h6 h7 h8 IP6_1 0.1800 NA -0.8600 NA 0.0400 -0.1400 1.4400 1.4900 IP6_2 -0.0250 -0.3050 -1.1050 -1.2150 0.0250 1.2750 1.7950 1.3850 IP6_3 0.2125 -0.1875 NA -1.2225 -0.1425 0.7325 1.6275 1.3975 IP6_4 0.0150 NA -1.0450 -0.3550 0.2950 -0.0150 0.3850 0.3050 IP6_5 0.1200 -0.0900 -0.9100 -0.6500 0.0900 -0.2700 0.9100 1.1200 IP6_6 0.0200 -0.0200 -0.8400 -0.6600 NA -0.0900 0.6200 0.0800 " DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE, as.is = TRUE)

使用na.approx或na.spline替换NA以获取矩阵数据

2 个答案: