如何使用线性方程在数据框列中的两个已知值之间填充 NA？

Question

我有几个 dfs 存储在列表中，这些列表在第一行有一个 0 值，在第 6 行或更多行周围有第一个非零值。我希望能够用一个简单的线性方程来填充 0 和我的第一个值之间的缺失值。我不在乎线性方程是否与第一个非零值之后的其他值不太吻合，我只需要将第一行 (0) 连接到每列的第一个非零值。

年	Var1	Var2	Var3	Var4	Var4
0	0	0	0	0	NA
1	NA	NA	NA	NA	NA
2	NA	NA	NA	NA	NA
3	NA	NA	NA	NA	NA
4	NA	NA	NA	NA	NA
5	2.03	14.567	NA	14.67	NA
6	3.467	17.87	3.32	19.54	NA
7	7.11	24.83	5.65	30.91	13.46

我的第一个想法是手动执行并为我的所有列表元素重复这 4 行，但是因为某些列在第 6 行之后有它们的第一个值，所以我需要调整并为每个异常一遍又一遍地重复相同的操作。我不想删除任何现有数据，所以我无法选择最远的值并将此方法应用于整个数据名。

list1$`df1`[2,-1] <- (list1$`df1`[6,-1]/5)*1
list1$`df1`[3,-1] <- (list1$`df1`[6,-1]/5)*2
list1$`df1`[4,-1] <- (list1$`df1`[6,-1]/5)*3
list1$`df1`[5,-1] <- (list1$`df1`[6,-1]/5)*4

我尝试在 lapply() 中使用 sapply() 来定位除 0 以外的第一个值以及相应的行，但我远未对其应用计算以填充前几行。否则，我也尝试使用类型为“fill()”的函数，但它所做的只是复制相同的值。

firstval <- lapply(list1, function(x) sapply(x[,-1], function(y) y[min(which(!is.na(y) & y>0))]

rownum <- lapply(list1, function(x) sapply(x[,-1], function(y) min(which(!is.na(y) & y>0))))

最终结果应该是这样的，所有 NA 都用 0（第一行）和第一个非零值之间的线性方程填充。

年	Var1	Var2	Var3	Var4	Var5
0	0	0	0	0	0
1	0.41	2.91	0.55	2.93	1.92
2	0.81	5.82	1.11	5.87	3.85
3	1.22	8.74	1.66	8.80	5.77
4	1.62	11.65	2.21	11.74	7.69
5	2.03	14.56	2.77	14.67	9.61
6	3.47	17.87	3.32	19.54	11.54
7	7.11	24.83	5.65	30.91	13.46

任何帮助将不胜感激！！

Answer 1

假设我们有可重现的输入，

L

，在最后的注释中显示——下次请提供一个可重现的例子。

如图所示，将

na.approx

应用于每个数据框。

library(zoo)
lapply(L, function(x) as.data.frame(na.approx(x, na.rm = FALSE)))

注意

DF <- structure(list(Year = 0:7, Var1 = c(0, NA, NA, NA, NA, 2.03, 
3.467, 7.11), Var2 = c(0, NA, NA, NA, NA, 14.567, 17.87, 24.83
), Var3 = c(0, NA, NA, NA, NA, NA, 3.32, 5.65), Var4 = c(0, NA, 
NA, NA, NA, 14.67, 19.54, 30.91), Var4 = c(NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, 13.46)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))
L <- list(DF, DF, DF)