我有一些纵向数据,需要根据一些规则来估算缺失值:
如果缺少某人的首次随访数据,则添加下一行的值;
如果缺少某人的非第一笔跟进数据,则添加上一行的值;
如果缺少多个连续的后续数据,则添加上一个非缺失行的值。
这里是一个例子,
dat<-data.frame(id=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3),b6=c(NA,1,1,1,1,1,1,1,1,1,NA,3,NA,NA,5,5,5,5,3,NA,NA))
dat_imputed<-data.frame(id=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3),b6=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,3,3,5,5,5,5,5,3,3,3))
谢谢您的建议!
答案 0 :(得分:1)
您可以使用approxfun
在ave
内添加缺失值以进行分组,例如:
dat$b6 <- ave(dat$b6, dat$id, FUN=function(x)
approxfun(x, method = "constant", rule=2)(seq_along(x)))
identical(dat, dat_imputed)
#[1] TRUE
答案 1 :(得分:1)
按ID分组,向下填充值,然后向上填充。我认为这就是您所需要的。
library(dplyr)
library(tidyr)
res <- dat %>%
group_by(id) %>%
fill(b6, .direction = "down") %>%
fill(b6, .direction = "up")