填充NA和x27；s在r中向量的边界处

我有一个向量，在边界处包含NA

x <- c(NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA)

换句话说，我想用线性插值填充内部和边界NA（也许我不能称之为“内极化”，因为NA位于边界）

我在包“zoo”，na.fill（x，“extend”）中尝试了一个函数，但边界输出不是我想要的，它只是重复最左边或最右边的非na值：

na.fill(x,"extend")

输出是

[1] -1 -1  1 -1  1  0 -1  2  2  2

我还检查了用于填充NA的其他函数，如NA.approx（）、NA.locf（）等，但它们都不起作用

样条线确实有效，但边界na的输出会导致极大的变化

na.spline(x)

输出为：

 [1] -15.9475983  -1.0000000   1.0000000  -1.0000000   1.0000000   0.3400655  -1.0000000   2.0000000
 [9]  13.1441048  35.9323144

---

边界点太大。有人能帮我吗？提前谢谢

您可以从

zoo

库中使用

na.spline（）

：

na.spline(x)

[1] 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

原始问题的数据：

x <- c(0, NA, 1, NA, 2, NA)

---

x给定问题编辑后的数据和预期输出，我相信下面的函数可以做到这一点。它用
approxfun
填充内部
NA
，然后逐个处理极端情况

na.extrapol <- function(y){
  x <- seq_along(y)
  f <- approxfun(x[!is.na(y)], y[!is.na(y)])
  y[is.na(y)] <- f(x[is.na(y)])
  r <- rle(is.na(y))
  if(r$values[1]){
    Y <- y[r$lengths[1] + 1:2]
    X <- seq_len(r$lengths[1])
    y[rev(X)] <- Y[1] - diff(Y)*X
  }
  n <- length(r$lengths)
  if(r$values[n]){
    s <- sum(r$lengths[-n])
    Y <- y[s - 1:0]
    X <- seq_len(r$lengths[n])
    y[s + X] <- Y[2] + diff(Y)*X
  }
  y
}

x <- c(NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA)
na.extrapol(x)
#[1] -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8

x2 <- c(NA, NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA)
na.extrapol(x2)
#[1] -5 -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8

na.extropol这里有一种方法：

首先，我们进行线性近似，这将使我们从左侧和右侧得到所有尾部
NA
-s：

x <- na.approx(x, method = "constant", f = 0.5,na.rm = F)

其中，
big_M
是一个用户定义的大数字，在给定基础数据的情况下，算术级数不会超过该数字

输入-输出：

x <- c(NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA)
> y
 [1] -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8

x <- c(NA,NA,NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA,NA)
> y
 [1] -7 -5 -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8 11

x <- c(NA,NA,NA, 5,1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA,NA)
> y
 [1] 17 13  9  5  1  1 -1  1  0 -1  2  5  8 11

xy
[1] -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8
xy
[1] -7 -5 -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8 11
xy
[1] 17 13  9  5  1  1 -1  1  0 -1  2  5  8 11
除了考虑
Hmisc:：approxExtrap
之外，另一个选项是使用
lm
，但它很可能比这里的其他选项慢

x <- c(NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA)
DF <- data.frame(i=seq_along(x), x)
cc <- DF[complete.cases(DF),]
DF$x <- approx(cc$i, cc$x, DF$i)$y
hh <- head(cc, 2L)
tt <- tail(cc, 2L)
DF$x[DF$i < hh$i[1L]] <- predict(lm(x ~ i, hh), DF[DF$i < hh$i[1L], "i", drop=FALSE])
DF$x[DF$i > tt$i[2L]] <- predict(lm(x ~ i, tt), DF[DF$i > tt$i[2L], "i", drop=FALSE])
DF

对不起，我没有把问题说清楚。你能检查一下我问题的当前版本吗？谢谢现在这是一个完全不同的问题。似乎相关：我怀疑是否会有一个现有的答案能够满足您的期望。似乎您希望使用内部NA的非缺失值两侧的方法以及两个相邻非缺失值的差异来扩展末端的NA位置。这并不是一个真正的标准程序，所以我认为如果您想要一个目标响应，您需要更仔细地指定规则。。。如果我对要使用的规则的猜测是正确的，你是对的。我想要的是填充现有的内部和外部位置（即边界点）。1） 对于内部点，使用线性插值是合理的，可以在几个包中找到。2） 但是，对于外部点，我没有找到标准的解决方案，因此我建议使用类似于“线性插值”的方法，从最近的两个非NA数据点获取信息。这种方法显然不够合理……另请参见上面的链接：“我想根据前面/后面的两个观察结果，使用线性近似法来推断边界[…]，并附上
zoo
作者的答案。
ind_x<- which(!is.na(x))
big_M <- 100

x[(ind_x[length(ind_x)]):length(x)] <- seq(x[ind_x[length(ind_x)]],
                                           sign(right) * big_M,
                                           right)[1:(length(x) - ind_x[length(ind_x)] + 1)]
x[ind_x[1]:1] <- seq(x[ind_x[1]],sign(left) * big_M,left)[1:ind_x[1]]
y <- x

x <- c(NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA)
> y
 [1] -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8

x <- c(NA,NA,NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA,NA)
> y
 [1] -7 -5 -3 -1  1 -1  1  0 -1  2  5  8 11

x <- c(NA,NA,NA, 5,1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA,NA)
> y
 [1] 17 13  9  5  1  1 -1  1  0 -1  2  5  8 11

x <- c(NA, -1, 1,-1, 1, NA, -1, 2, NA, NA)
DF <- data.frame(i=seq_along(x), x)
cc <- DF[complete.cases(DF),]
DF$x <- approx(cc$i, cc$x, DF$i)$y
hh <- head(cc, 2L)
tt <- tail(cc, 2L)
DF$x[DF$i < hh$i[1L]] <- predict(lm(x ~ i, hh), DF[DF$i < hh$i[1L], "i", drop=FALSE])
DF$x[DF$i > tt$i[2L]] <- predict(lm(x ~ i, tt), DF[DF$i > tt$i[2L], "i", drop=FALSE])
DF

    i  x
1   1 -3
2   2 -1
3   3  1
4   4 -1
5   5  1
6   6  0
7   7 -1
8   8  2
9   9  5
10 10  8