{"id":2476,"date":"2023-07-22T02:52:07","date_gmt":"2023-07-22T02:52:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-interpolare-i-valori-mancanti\/"},"modified":"2023-07-22T02:52:07","modified_gmt":"2023-07-22T02:52:07","slug":"r-interpolare-i-valori-mancanti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-interpolare-i-valori-mancanti\/","title":{"rendered":"Come interpolare i valori mancanti in r (incluso un esempio)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per interpolare i valori mancanti in una colonna di frame di dati in R:<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (dplyr)\nlibrary<\/span> (zoo)\n\ndf <- df %>%\n        mutate(column_name = na. approx<\/span> (column_name))\n<\/strong><\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: interpolare i valori mancanti in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R che mostra le vendite totali effettuate da un negozio per 15 giorni consecutivi:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. 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#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
 Tieni presente che nel frame dati mancano i dati di vendita per quattro giorni.<\/span><\/p>\n
 Se creassimo un semplice grafico a linee per visualizzare le vendite nel tempo, ecco come apparirebbe:<\/span> <\/p>\n
 #create line chart to visualize sales\n<\/span>plot(df$sales, type=' o<\/span> ', pch= 16<\/span> , col=' steelblue<\/span> ', xlab=' Day<\/span> ', ylab=' Sales<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"interpolare<\/p>\n
 Per riempire i valori mancanti, possiamo usare la funzione na. approx()<\/a> dal pacchetto zoo<\/strong> cos\u00ec come la funzione mutate()<\/a> dal pacchetto dplyr<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)\nlibrary<\/span> (zoo)\n\n#interpolate missing values in 'sales' column\n<\/span>df <- df %>%\n        mutate(sales = na. approx<\/span> (sales))\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n   day sales\n1 1 3\n2 2 6\n3 3 8\n4 4 10\n5 5 14\n6 6 17\n7 7 20\n8 8 23\n9 9 26\n10 10 29\n11 11 32\n12 12 35\n13 13 39\n14 14 44\n15 15 49\n<\/strong><\/pre>\n
 Si noti che ciascuno dei valori mancanti \u00e8 stato sostituito.<\/span><\/p>\n
 Se creiamo un altro grafico a linee per visualizzare il data frame aggiornato, ecco come apparirebbe:<\/span> <\/p>\n
 #create line chart to visualize sales\n<\/span>plot(df$sales, type=' o<\/span> ', pch= 16<\/span> , col=' steelblue<\/span> ', xlab=' Day<\/span> ', ylab=' Sales<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Da notare che i valori scelti dalla funzione na. approx()<\/strong> sembrano corrispondere abbastanza bene all’andamento dei dati.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial forniscono ulteriori informazioni su come gestire i valori mancanti in R:<\/span><\/p>\n
 Come trovare e contare i valori mancanti in R<\/a>
Come imputare tutti i valori mancanti in R<\/a>
 Come utilizzare la funzione is.na in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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