R에서 누락된 값을 보간하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 R의 데이터 프레임 열에 누락된 값을 보간할 수 있습니다.

 library (dplyr)
library (zoo)

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

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: R에서 누락된 값 보간

연속 15일 동안 한 매장의 총 매출을 보여주는 다음과 같은 데이터 프레임이 R에 있다고 가정해 보겠습니다.

 #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

데이터 프레임에는 4일 동안의 판매 수치가 누락되어 있습니다.

시간 경과에 따른 매출을 시각화하기 위해 간단한 꺾은선형 차트를 만든 경우 다음과 같습니다.

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

누락된 값을 채우기 위해 Zoo 패키지의 na.about() 함수와 dplyr 패키지의 mutate() 함수를 사용할 수 있습니다.

 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

누락된 값은 각각 대체되었습니다.

업데이트된 데이터 프레임을 시각화하기 위해 또 다른 선 차트를 생성하면 다음과 같습니다.

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

na.about() 함수에 의해 선택된 값은 데이터의 추세와 꽤 잘 일치하는 것으로 보입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼은 R에서 누락된 값을 처리하는 방법에 대한 추가 정보를 제공합니다.

R에서 누락된 값을 찾고 계산하는 방법
R에서 결측값을 모두 대치하는 방법
R에서 is.na 함수를 사용하는 방법