我正在处理时间序列数据,需要连续的时间戳,但在捕获过程中,一些数据时间戳点被遗漏了,例如下面这样:
DF
ID Time_Stamp A B C
1 02/02/2018 07:45:00 123 567 434
2 02/02/2018 07:45:01
..... ...
5 02/02/2018 07:46:00
6 02/02/2018 07:46:10 112 2323 2323
如上所示的样例df
,时间戳一直持续到第5行
,但在第5行和第6行之间丢失了10秒钟
的数据。我的数据框大约有60000行
,手动识别缺失值是很繁琐的。因此,我正在寻找使用R自动处理缺失值的方法。
我的结果数据框如下:
ID Time_Stamp A B C
1 02/02/2018 07:45:00 123 567 434
2 02/02/2018 07:45:01
..... ...
5 02/02/2018 07:46:00 mean(A)
5.1 02/02/2018 07:46:01 mean(A) mean(b) mean(c)
5.2 02/02/2018 07:46:02 mean(A) mean(b) mean(c)
5.3 02/02/2018 07:46:03 mean(A) mean(b) mean(c)
5.4 02/02/2018 07:46:04 mean(A) mean(b) mean(c)
5.5 02/02/2018 07:46:05 mean(A) mean(b) mean(c)
5.6 02/02/2018 07:46:06 mean(A) mean(b) mean(c)
5.7 02/02/2018 07:46:07 mean(A) mean(b) mean(c)
5.8 02/02/2018 07:46:08 mean(A) mean(b) mean(c)
5.9 02/02/2018 07:46:09 mean(A) mean(b) mean(c)
6 02/02/2018 07:46:10 112 2323 2323
请帮忙!
mice
/zoo
。无论如何,mean(A)
是什么意思都不清楚。你是用平均值替换所有缺失值吗?你只是说 处理缺失值,但有几种填补方法具有不同的用途。 - NelsonGonNA
的情况。而我需要创建在跳过时间间隔之间带有NA的行,稍后用平均值替换NA
不是问题。 - user11497093