仅在R中的第一个和最后一个观测值之间插值数据

我有点困在这里，需要一些帮助。 我试图在一个时间序列中插入一些缺失的数据，但我的许多案例（国家）只有很少的观察结果，而且往往不一致。因此，我试图在每个国家的第一次观察和最后一次观察之间进行插值。如果在一个我不想被插入的国家中，在最后一次观察后仍有一些NAs，我该怎么做

data <- data.frame(country = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3), 
               time = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1990, 1991, 1992, 1990, 1991, 1992), 
               value = c(5, 6, 7, NA, 5, NA, 7, 5, 6, 7))
print(data)


data %>% group_by(country) %>% 
 mutate(int = na_interpolation(value))

数据%group\u by（国家）%%>%
变异（int=na_插值（值））

---

我希望1国1993年的价值保持不变。这可能很简单，但我不能把我的头围绕着它

也许您可以使用

lm

+

predict

尝试以下代码（所有

NA

都将被预测）

编辑： 这是一个基本的R解决方案，它将在国家1保持1993年的NA

data <- do.call(rbind,
                c(lapply(split(data,data$country), 
                         function(v) within(v, value <- approx(time[!is.na(value)],value[!is.na(value)],time)$y)),
                  make.row.names = F)
                )

---

尝试使用“zoo”软件包中的na.appro功能

---

希望这是您正在寻找的，这将使国家1中的NA保持为NA。

您好，您希望输入什么值。希望这会有所帮助。

data$value我希望对组2中缺失的值进行插值（在示例中，是its 6，与插值函数一样），但组1中缺失的值不会，因为它位于该组中的最后一个值之后（在本例中为7，在您的示例中为1）。谢谢，就是这样！谢谢，这有助于我更进一步@H.Stevens我刚刚注意到，您希望将国家1中1993年的值保留为
NA
。除了公认的答案外，我还添加了另一个解决方案，即基本的R版本
> data
   country time value
1        1 1990     5
2        1 1991     6
3        1 1992     7
4        1 1993     8
5        2 1990     5
6        2 1991     6
7        2 1992     7
8        3 1990     5
9        3 1991     6
10       3 1992     7

data <- do.call(rbind,
                c(lapply(split(data,data$country), 
                         function(v) within(v, value <- approx(time[!is.na(value)],value[!is.na(value)],time)$y)),
                  make.row.names = F)
                )

> data 
   country time value
1        1 1990     5
2        1 1991     6
3        1 1992     7
4        1 1993    NA
5        2 1990     5
6        2 1991     6
7        2 1992     7
8        3 1990     5
9        3 1991     6
10       3 1992     7

data %>% group_by(country) %>% mutate(int = na.approx(value, na.rm=FALSE))