#r #dataframe #imputets
Вопрос:
Я пытаюсь использовать функцию na_ma
from library(imputeTS)
; потому что я имею дело с пропущенными значениями во фрейме данных, заменяя их средним значением окружающих значений.
Пример данных:
i1<-c(5,4,3,4,5)
i2<-c(2,NA,4,5,3)
i3<-c(NA,4,4,4,5)
i4<-c(3,5,5,NA,2)
data<-as.data.frame(cbind(i1,i2,i3,i4))
data
Мой код
data %>%
rowwise %>%
na_ma(as.numeric(x), k = 1, weighting = "simple")
Ожидаемый результат:
i1 i2 i3 i4
1 5 2 2.5 3
2 4 4 4 5
3 3 4 4 5
4 4 5 4 4.5
5 5 3 5 2
Проблема в том, что я не знаю, как применить na_ma(as.numeric(x), k = 1, weighting = "simple")
к каждой строке этого фрейма данных.
Спасибо!
Ответ №1:
Если вы хотите использовать tidyverse
для этого, вы можете использовать pmap_df
.
library(dplyr)
library(purrr)
data %>%
pmap_df(~imputeTS::na_ma(c(...), k = 1, weighting = "simple"))
# i1 i2 i3 i4
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 5 2 2.5 3
#2 4 4 4 5
#3 3 4 4 5
#4 4 5 4 4.5
#5 5 3 5 2
Это также можно сделать в базе R —
data[] <- t(apply(data, 1, imputeTS::na_ma, k = 1, weighting = "simple"))
Комментарии:
1. Большое вам спасибо за включение кода с базой R! Оба работают идеально!
Ответ №2:
Ты действительно уверен, что хочешь это сделать? Обычно мы вменяем по столбцам, со средним значением столбцов.
cm <- colMeans(dat, na.rm=TRUE)
dat <- Map((x, y) ifelse(is.na(x), y, x), data, cm) |>
as.data.frame()
dat
# i1 i2 i3 i4
# 1 5 2.0 4.25 3.00
# 2 4 3.5 4.00 5.00
# 3 3 4.0 4.00 5.00
# 4 4 5.0 4.00 3.75
# 5 5 3.0 5.00 2.00
На самом деле лучше использовать более сложные методы вменения, такие как множественное вменение. Вот такое чтение.
Данные
dat <- structure(list(i1 = c(5, 4, 3, 4, 5), i2 = c(2, NA, 4, 5, 3),
i3 = c(NA, 4, 4, 4, 5), i4 = c(3, 5, 5, NA, 2)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-5L))
Комментарии:
1. Спасибо вам за то, что включили это чтение.