在dplyr中使用近似值

我试图使用点

x

对

年之间的数据帧中的每个
id
进行线性近似
dplyr
似乎是一个合适的选项，但由于出现错误，我无法使其工作：

错误：大小不兼容（9），应为3（组大小）或1

示例代码：

library(dplyr)
dat <- data.frame(id = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3), year = c(1,2,3,1,2,3,1,2,3), x = c(1,NA,2, 3, NA, 4, 5, NA, 6))

# Linear Interpolation
dat %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(x2 = as.numeric(unlist(approx(x = dat$year, y = dat$x, xout = dat$x)[2])))

您可以在base R中执行此操作：

dat <- dat[order(dat$id, dat$year),]
dat$x2 <- unlist(by(dat, dat$id, function(df) approx(df$year, df$x, xout = df$year)[2]))
dat
  id year  x  x2
1  1    1  1 1.0
2  1    2 NA 1.5
3  1    3  2 2.0
4  2    1  3 3.0
5  2    2 NA 3.5
6  2    3  4 4.0
7  3    1  5 5.0
8  3    2 NA 5.5
9  3    3  6 6.0

dat以下是两种方法（从注释转移）：

1）na.近似值/平均值

library(zoo)

transform(dat, x2 = ave(x, id, FUN = na.approx))

第1年、第2年、第3年，我们不需要具体说明，但如果需要：

nr <- nrow(dat)
transform(dat, x2 = ave(1:nr, id, FUN = function(i) with(dat[i, ], na.approx(x, year))))

如果不需要年份，则省略
na.approx
的第二个参数

注意：zoo还有其他NA填充功能，特别是
NA.spline
和
NA.locf
谢谢，但是您有
dplyr
解决方案吗？@G.Grothendieck谢谢。这会奏效的。添加答案，我将接受可能重复的相关帖子：
nr <- nrow(dat)
transform(dat, x2 = ave(1:nr, id, FUN = function(i) with(dat[i, ], na.approx(x, year))))

library(dplyr)
library(zoo)

dat %>% 
    group_by(id) %>% 
        mutate(x2 = na.approx(x, year)) %>% 
    ungroup()