Come interpolare i valori mancanti in r (incluso un esempio)

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per interpolare i valori mancanti in una colonna di frame di dati in R:

 library (dplyr)
library (zoo)

df <- df %>%
        mutate(column_name = na. approx (column_name))

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: interpolare i valori mancanti in R

Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R che mostra le vendite totali effettuate da un negozio per 15 giorni consecutivi:

 #create data frame
df <- data. frame (day=1:15,
                 sales=c(3, 6, 8, 10, 14, 17, 20, NA, NA, NA, NA, 35, 39, 44, 49))

#view data frame
df

   day sales
1 1 3
2 2 6
3 3 8
4 4 10
5 5 14
6 6 17
7 7 20
8 8 NA
9 9 NA
10 10 NA
11 11 NA
12 12 35
13 13 39
14 14 44
15 15 49

Tieni presente che nel frame dati mancano i dati di vendita per quattro giorni.

Se creassimo un semplice grafico a linee per visualizzare le vendite nel tempo, ecco come apparirebbe:

 #create line chart to visualize sales
plot(df$sales, type=' o ', pch= 16 , col=' steelblue ', xlab=' Day ', ylab=' Sales ') 

Per riempire i valori mancanti, possiamo usare la funzione na. approx() dal pacchetto zoo così come la funzione mutate() dal pacchetto dplyr :

 library (dplyr)
library (zoo)

#interpolate missing values in 'sales' column
df <- df %>%
        mutate(sales = na. approx (sales))

#view updated data frame
df

   day sales
1 1 3
2 2 6
3 3 8
4 4 10
5 5 14
6 6 17
7 7 20
8 8 23
9 9 26
10 10 29
11 11 32
12 12 35
13 13 39
14 14 44
15 15 49

Si noti che ciascuno dei valori mancanti è stato sostituito.

Se creiamo un altro grafico a linee per visualizzare il data frame aggiornato, ecco come apparirebbe:

 #create line chart to visualize sales
plot(df$sales, type=' o ', pch= 16 , col=' steelblue ', xlab=' Day ', ylab=' Sales ') 

Da notare che i valori scelti dalla funzione na. approx() sembrano corrispondere abbastanza bene all’andamento dei dati.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial forniscono ulteriori informazioni su come gestire i valori mancanti in R:

Come trovare e contare i valori mancanti in R
Come imputare tutti i valori mancanti in R
Come utilizzare la funzione is.na in R