{"id":2475,"date":"2023-07-22T02:52:07","date_gmt":"2023-07-22T02:52:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/r-interpolar-valores-ausentes\/"},"modified":"2023-07-22T02:52:07","modified_gmt":"2023-07-22T02:52:07","slug":"r-interpolar-valores-ausentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/r-interpolar-valores-ausentes\/","title":{"rendered":"Como interpolar valores ausentes em r (incluindo um exemplo)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para interpolar valores ausentes em uma coluna do quadro de dados em 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
 O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: interpolar valores ausentes em R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Suponha que temos o seguinte quadro de dados em R que mostra o total de vendas realizadas por uma loja durante 15 dias consecutivos:<\/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
 Observe que faltam n\u00fameros de vendas de quatro dias no quadro de dados.<\/span><\/p>\n
 Se cri\u00e1ssemos um gr\u00e1fico de linhas simples para visualizar as vendas ao longo do tempo, seria assim:<\/span> <\/p>\n
 #create line chart to visualize sales\n<\/span>plot(df$sales, type=' o<\/span> ', pch= 16<\/span> , col=' steelblue<\/span> ', xlab=' Day<\/span> ', ylab=' Sales<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"interpolar<\/p>\n
 Para preencher os valores ausentes, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o na.approx()<\/a> do pacote zoo<\/strong> , bem como a fun\u00e7\u00e3o mutate()<\/a> do pacote dplyr<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)\nlibrary<\/span> (zoo)\n\n#interpolate missing values in 'sales' column\n<\/span>df <- df %>%\n        mutate(sales = na. approx<\/span> (sales))\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n   day sales\n1 1 3\n2 2 6\n3 3 8\n4 4 10\n5 5 14\n6 6 17\n7 7 20\n8 8 23\n9 9 26\n10 10 29\n11 11 32\n12 12 35\n13 13 39\n14 14 44\n15 15 49\n<\/strong><\/pre>\n
 Observe que cada um dos valores ausentes foi substitu\u00eddo.<\/span><\/p>\n
 Se criarmos outro gr\u00e1fico de linhas para visualizar o quadro de dados atualizado, seria assim:<\/span> <\/p>\n
 #create line chart to visualize sales\n<\/span>plot(df$sales, type=' o<\/span> ', pch= 16<\/span> , col=' steelblue<\/span> ', xlab=' Day<\/span> ', ylab=' Sales<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Observe que os valores escolhidos pela fun\u00e7\u00e3o na.approx()<\/strong> parecem corresponder muito bem \u00e0 tend\u00eancia dos dados.<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Os tutoriais a seguir fornecem informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre como lidar com valores ausentes em R:<\/span><\/p>\n
 Como encontrar e contar valores ausentes em R<\/a>
 Como imputar todos os valores ausentes em R<\/a>
 Como usar a fun\u00e7\u00e3o is.na em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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