{"id":2474,"date":"2023-07-22T02:52:07","date_gmt":"2023-07-22T02:52:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-fehlende-werte-interpolieren\/"},"modified":"2023-07-22T02:52:07","modified_gmt":"2023-07-22T02:52:07","slug":"r-fehlende-werte-interpolieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-fehlende-werte-interpolieren\/","title":{"rendered":"So interpolieren sie fehlende werte in r (einschlie\u00dflich eines beispiels)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um fehlende Werte in einer Datenrahmenspalte in R zu interpolieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (dplyr)\n<span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (zoo)\n\ndf &lt;- df %&gt;%\n        mutate(column_name = na. <span style=\"color: #3366ff;\">approx<\/span> (column_name))\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Fehlende Werte in R interpolieren<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der die Gesamtverk\u00e4ufe eines Gesch\u00e4fts an 15 aufeinanderfolgenden Tagen zeigt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<\/span>df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (day=1:15,\n                 sales=c(3, 6, 8, 10, 14, 17, 20, NA, NA, NA, NA, 35, 39, 44, 49))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n   day sales\n1 1 3\n2 2 6\n3 3 8\n4 4 10\n5 5 14\n6 6 17\n7 7 20\n8 8 NA\n9 9 NA\n10 10 NA\n11 11 NA\n12 12 35\n13 13 39\n14 14 44\n15 15 49\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass uns im Datenrahmen Verkaufszahlen f\u00fcr vier Tage fehlen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir ein einfaches Liniendiagramm erstellen w\u00fcrden, um Verk\u00e4ufe im Zeitverlauf zu visualisieren, w\u00fcrde es so aussehen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create line chart to visualize sales\n<\/span>plot(df$sales, type=' <span style=\"color: #ff0000;\">o<\/span> ', pch= <span style=\"color: #008000;\">16<\/span> , col=' <span style=\"color: #ff0000;\">steelblue<\/span> ', xlab=' <span style=\"color: #ff0000;\">Day<\/span> ', ylab=' <span style=\"color: #ff0000;\">Sales<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-22138\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/imputer1.png\" alt=\"fehlende Werte in R interpolieren\" width=\"546\" height=\"388\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die fehlenden Werte zu erg\u00e4nzen, k\u00f6nnen wir die Funktion <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/zoo\/versions\/1.8-9\/topics\/na.approx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">na. approx()<\/a> aus dem Paket <strong>zoo<\/strong> sowie die Funktion <a href=\"https:\/\/dplyr.tidyverse.org\/reference\/mutate.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mutate()<\/a> aus dem Paket <strong>dplyr<\/strong> verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (dplyr)\n<span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (zoo)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#interpolate missing values in 'sales' column\n<\/span>df &lt;- df %&gt;%\n        mutate(sales = na. <span style=\"color: #3366ff;\">approx<\/span> (sales))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n   day sales\n1 1 3\n2 2 6\n3 3 8\n4 4 10\n5 5 14\n6 6 17\n7 7 20\n8 8 23\n9 9 26\n10 10 29\n11 11 32\n12 12 35\n13 13 39\n14 14 44\n15 15 49\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass jeder der fehlenden Werte ersetzt wurde.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir ein weiteres Liniendiagramm erstellen, um den aktualisierten Datenrahmen zu visualisieren, w\u00fcrde es so aussehen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create line chart to visualize sales\n<\/span>plot(df$sales, type=' <span style=\"color: #ff0000;\">o<\/span> ', pch= <span style=\"color: #008000;\">16<\/span> , col=' <span style=\"color: #ff0000;\">steelblue<\/span> ', xlab=' <span style=\"color: #ff0000;\">Day<\/span> ', ylab=' <span style=\"color: #ff0000;\">Sales<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22139 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/imputer2.png\" alt=\"\" width=\"542\" height=\"383\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die von der Funktion <strong>na. approx()<\/strong> ausgew\u00e4hlten Werte offenbar recht gut mit dem Trend der Daten \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zum Umgang mit fehlenden Werten in R:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-fehlende-werte-finden\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So finden und z\u00e4hlen Sie fehlende Werte in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/fehlende-werte-in-r-imputieren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wie alle fehlenden Werte in R unterstellt werden<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ist-na\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So verwenden Sie die Funktion is.na in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um fehlende Werte in einer Datenrahmenspalte in R zu interpolieren: library (dplyr) library (zoo) df &lt;- df %&gt;% mutate(column_name = na. approx (column_name)) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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