Como substituir NA em um quadro de dados (valores em falta) com valores vizinhos

Question

862 2006-05-19 6.241603 5.774208     
863 2006-05-20 NA       NA      
864 2006-05-21 NA       NA      
865 2006-05-22 6.383929 5.906426      
866 2006-05-23 6.782068 6.268758      
867 2006-05-24 6.534616 6.013767      
868 2006-05-25 6.370312 5.856366      
869 2006-05-26 6.225175 5.781617      
870 2006-05-27 NA       NA     

Eu tenho um quadro de dados x, como acima com alguma NA, o que eu quero para preencher usando vizinhos valores não-NA, como por 2006-05-20 será avg de 19 & 22

Como fazê-lo é a questão?

Answer 1

formatado corretamente seus olhares dados como este

862 2006-05-19 6.241603 5.774208 
863 2006-05-20 NA       NA 
864 2006-05-21 NA       NA 
865 2006-05-22 6.383929 5.906426 
866 2006-05-23 6.782068 6.268758 
867 2006-05-24 6.534616 6.013767 
868 2006-05-25 6.370312 5.856366 
869 2006-05-26 6.225175 5.781617 
870 2006-05-27 NA       NA

e é de natureza de séries temporais. Assim, gostaria de carregar em um objeto de zoo classe (a partir do zoológico pacote) como que lhe permite escolher um número de estratégias - veja abaixo. Qual deles você escolhe depende da natureza de seus dados e aplicativos. Em geral, o campo de 'Descobrir falta de dados out' é chamado dados imputação e há uma literatura bastante grande.

R> x <- zoo(X[,3:4], order.by=as.Date(X[,2]))
R> x
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20    NA    NA
2006-05-21    NA    NA
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
2006-05-27    NA    NA
R> na.locf(x)  # last observation carried forward
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20 6.242 5.774
2006-05-21 6.242 5.774
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
2006-05-27 6.225 5.782
R> na.approx(x)  # approximation based on before/after values
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20 6.289 5.818
2006-05-21 6.336 5.862
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
R> na.spline(x)   # spline fit ...
               x     y
2006-05-19 6.242 5.774
2006-05-20 5.585 5.159
2006-05-21 5.797 5.358
2006-05-22 6.384 5.906
2006-05-23 6.782 6.269
2006-05-24 6.535 6.014
2006-05-25 6.370 5.856
2006-05-26 6.225 5.782
2006-05-27 5.973 5.716
R> 

Answer 2

Dependendo do tidyr::fill() de dados pode ser uma opção:

library(tidyverse)

df %>% fill(x)                    # single column x
df %>% fill(x, y)                 # multiple columns, x and y
df %>% fill(x, .direction = 'up') # filling from the bottom up rather than top down