5

以下はサンプル データです (約 8000 行のデータから)。すべての NA を、残りのデータへの平滑化スプライン フィットの値に置き換えるにはどうすればよいですか?

Date            Max Min Rain    RHM RHE
4/24/1981   35.9    24.7    0.0 71  37
4/25/1981   36.8    22.8    0.0 62  40
4/26/1981   36.0    22.6    0.0 47  37
4/27/1981   35.1    24.2    0.0 51  39
4/28/1981   35.4    23.8    0.0 61  47
4/29/1981   35.4    25.1    0.0 67  43
4/30/1981   37.4    24.8    0.0 72  34
5/1/1981      NA      NA     NA NA  NA
5/2/1981    39.0    25.3     NA NA  55
5/3/1981    35.9    23.0    0.0 68  66
5/4/1981    28.4    22.4    0.7 70  30
5/5/1981    35.5    24.6    0.0 47  31
5/6/1981    37.4    25.5    0.0 51  31
4

2 に答える 2

6

チェックアウトすることの 1 つは、パッケージna.spline内の機能です。zooこの目的のためにカスタム設計されているようです。

欠損値 (NA) は、近似による線形補間またはスプラインによる 3 次スプライン補間によってそれぞれ置き換えられます。

于 2013-09-10T06:03:54.273 に答える
2

このクエリに回答する目的で、単純化されたデータを使用しています。このデータセットを取ります:

dat <- structure(list(x = c(1.6, 1.6, 4.4, 4.5, 6.1, 6.7, 7.3, 8, 9.5, 
9.5, 10.7), y = c(2.2, 4.5, 1.6, 4.3, NA, NA, 4.8, 7.3, 8.7, 6.3, 12.3)),
.Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, -11L), class = "data.frame")

を使用してプロットすると、次のようになりますplot(dat,type="o",pch=19)。

ここに画像の説明を入力

NA値なしでデータに平滑化スプラインを当てはめます

smoo <- with(dat[!is.na(dat$y),],smooth.spline(x,y))

そして、現在の の値をy予測しますxyNA

result <- with(dat,predict(smoo,x[is.na(y)]))
points(result,pch=19,col="red")

ここに画像の説明を入力

値を元のデータに戻すには、次のようにします。

dat[is.na(dat$y),] <- result
于 2013-09-09T10:35:47.503 に答える