Jak interpolować brakujące wartości w r (z przykładem)

Do interpolacji brakujących wartości w kolumnie ramki danych w R można użyć następującej podstawowej składni:

 library (dplyr)
library (zoo)

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

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Przykład: interpolacja brakujących wartości w R

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych w R, która pokazuje całkowitą sprzedaż dokonaną przez sklep przez 15 kolejnych dni:

 #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

Należy zauważyć, że w ramce danych brakuje danych dotyczących sprzedaży za cztery dni.

Gdybyśmy stworzyli prosty wykres liniowy do wizualizacji sprzedaży w czasie, wyglądałby tak:

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

Do uzupełnienia brakujących wartości możemy użyć funkcji na.about() z pakietu zoo oraz funkcji mutate() z pakietu 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

Należy pamiętać, że każda z brakujących wartości została zastąpiona.

Jeśli utworzymy kolejny wykres liniowy w celu wizualizacji zaktualizowanej ramki danych, będzie to wyglądać tak:

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

Należy zauważyć, że wartości wybrane przez funkcję na.about() wydają się całkiem dobrze pasować do trendu danych.

Dodatkowe zasoby

Poniższe tutoriale dostarczają dodatkowych informacji na temat obsługi brakujących wartości w R:

Jak znaleźć i policzyć brakujące wartości w R
Jak wszystkim przypisać brakujące wartości w R
Jak korzystać z funkcji is.na w R