我正在尝试使用此行代码推断数据中的以下缺失值(NA),但它不起作用。请帮忙。
我的数据:
landkreis jahr deDomains
<chr> <dbl> <dbl>
1 Ahrweile… 2007 NA
2 Ahrweile… 2008 NA
3 Ahrweile… 2009 NA
4 Ahrweile… 2010 NA
5 Ahrweile… 2011 NA
6 Ahrweile… 2012 NA
7 Ahrweile… 2013 22224
8 Ahrweile… 2014 22460
9 Ahrweile… 2015 2379
10 Ahrweile… 2016 22769
11 Ahrweile… 2017 23268
12 Aichach-… 2007 NA
13 Aichach-… 2008 NA
14 Aichach-… 2009 NA
15 Aichach-… 2010 NA
16 Aichach-… 2011 NA
17 Aichach-… 2012 NA
18 Aichach-… 2013 21341
19 Aichach-… 2014 21393
20 Aichach-… 2015 21338
我正在尝试使用以下代码推断deDomains变量上的NA,但它不起作用
df_complete <- df_complete %>%
group_by(landkreis) %>%
mutate(`deDomains` = approxExtrap(which(!is.na(`deDomains`)),
`deDomains`[!is.na(`deDomains`)])$y)
我正在使用approxExtrap()
软件包中的Hmisc
命令进行线性外推。
请帮助!提前非常感谢您!
您需要指定您的xout
。 NA
实际上是由函数处理的。您可能需要查看approx
函数,在其中可以找到一些示例(虽然对于inter