如何根据R中的上一个日期和下一个日期填写缺失数据？

关于此主题，还有两个问题：

以图1为例，我们可以看到10/12/2016 12:07中的数据缺失。我想使用上一行和下一行数据（即10/10/2016 10:50 5.73；10/24/2016 08:53 6.09）对缺失的数据进行线性插值（不是“5.73”和“6.09”的平均值，而是 根据“日期”）。示例数据文件附在下面：

09/26/2016 11:57    5.42
10/10/2016 10:50    5.73
10/12/2016 12:07    
10/24/2016 08:53    6.09
11/07/2016 11:25    6.43
11/21/2016 13:57    6.33
12/05/2016 14:01    7.97
12/19/2016 13:00    8.47

如图2所示，我们可以使用“Trend（）”来实现这一目标

=TREND(M22:M23,L22:L23,O22)

我想知道R中是否也有一个有用的函数

示例数据：

df <- data.frame(date = mdy_hm(
                    c("10/10/2016 10:50",
                      "10/12/2016 12:07",
                      "10/24/2016 08:53")),
            figure = c(5.73, NA_real_, 6.09))

使用

lubridate

和

dplyr

library(dplyr)
library(lubridate)

df %>% 
   mutate(figure = ifelse(is.na(figure),
                      lag(figure, 1) + (lead(figure, 1) - lag(figure, 1)) *
                      as.numeric(difftime(date, lag(date, 1))) / 
                      as.numeric((difftime(lead(date, 1), date) + difftime(date, lag(date, 1)))),
                      figure)) %>% 
   mutate(figure = round(figure, 2))

---

请发布数据没有图片！查看

？dput

。您可以进行加权平均，因此，如果上一个日期更接近缺失的日期，它的加权值会更高。请查看

difftime

。然后你可以得到两个时差：“之前和错过”和“错过和之后”。您可以通过“*diff1/（diff1+diff2）之后的“+”值之前的值”插值。很抱歉，我没有发布数据。我已经上传了。@Vaettchen谢谢@西恩德鲁斯。然而，我恐怕你的方程式应该是：“先值后值”+“后值后值”*diff1/（diff1+diff2）欣赏它。我尝试了你的代码，结果是“2016-10-12 12:07:00”的“13.92”。然而，我认为这个值可能是错误的。因为我想填写的内容就像西恩德鲁斯在评论中说的那样。所以结果应该是“5.78”。你可以看到我编辑的问题，我已经用Excel中的一个示例对其进行了更改。在你的评论后进行了更新。我想知道你是否可以在有时间时看到问题（）。这个额外的问题是整个“数据缺失”问题的另一个50%。

library(dplyr)
library(lubridate)

df %>% 
   mutate(figure = ifelse(is.na(figure),
                      lag(figure, 1) + (lead(figure, 1) - lag(figure, 1)) *
                      as.numeric(difftime(date, lag(date, 1))) / 
                      as.numeric((difftime(lead(date, 1), date) + difftime(date, lag(date, 1)))),
                      figure)) %>% 
   mutate(figure = round(figure, 2))