不使用Hmisc在R中外推
对前一个问题的回答是:由于R版本，extrapolate in R for a time-series data对我不起作用。
我有一个与以下类似的dataframe NEI_othertier1_long：
state pollutant Sector Fuel description year value
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2008 1.18
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2009 NA
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2010 NA
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2011 5.76
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2012 NA
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2013 NA
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2014 5.83
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2015 NA
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2016 NA
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2017 8.96
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2018 NA
AK Ammonia Refining Diesel industrial 2019 NA我有2008、2011、2014和2017年的价值。我成功地使用以下代码对2009-2016年进行了线性插值：
NEI_othertier1_long %>%
dplyr::mutate( value = na.approx(value, na.rm = FALSE, rule = 2) ) -> NEI_othertier1_interpolated但插补值将延续2018年和2019年的2017年数值。我想线性推断2018年和2019年的数值。
我有RVersion3.5.2(不能更新)，所以不能安装latticeExtra，Hmisc依赖它来使用approxExtrap函数。
任何和所有的帮助都是感激的！
dput(头(NEI_othertier1_long))结构(状态为c("AK"，"AK")，污染物=c(“氨”，“氨”)，“氨”、“氨”、“氨”)，CEDS_Sector =c(“1A1b_宠物精炼”、“1A1b_宠物精炼”)，CEDS_Fuel = c( "diesel_oil“，”diesel_oil“)，tier1_description =c(”燃料梳“)。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。工业“，”燃料梳。)，单位=c(“吨”，“吨”)，年份=2008年:2019年，排放量= c(1.18，NA，NA，5.76，NA，NA，5.83，NA，NA，8.96，NA，NA)，row.names = c(NA，-12 L)，类= c("grouped_df“、"tbl_df”、"tbl“、"data.frame")、组=结构(list= "AK”、污染物=“氨”、CEDS_Sector =“1A1b_Pet-精馏”、CEDS_Fuel = "diesel_oil“、tier1_description =”燃料梳“。.rows =list(1:12)，row.names = c(NA，-1L)，class = c("tbl_df"，"tbl"，"data.frame")，.drop =真)
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-09-14 19:37:22
approxExtrap只是approx的包装器，所以您可以复制函数定义并使用它。
NEI_othertier1_long %>% dplyr::mutate(x = approxExtrap(year, value, year, na.rm = TRUE)$y)如果您找不到它，这里是approxExtrap：
approxExtrap <- function (x, y, xout, method = "linear", n = 50, rule = 2, f = 0,
ties = "ordered", na.rm = FALSE)
{
if (is.list(x)) {
y <- x[[2]]
x <- x[[1]]
}
if (na.rm) {
d <- !is.na(x + y)
x <- x[d]
y <- y[d]
}
d <- !duplicated(x)
x <- x[d]
y <- y[d]
d <- order(x)
x <- x[d]
y <- y[d]
w <- approx(x, y, xout = xout, method = method, n = n, rule = 2,
f = f, ties = ties)$y
r <- range(x)
d <- xout < r[1]
if (any(is.na(d)))
stop("NAs not allowed in xout")
if (any(d))
w[d] <- (y[2] - y[1])/(x[2] - x[1]) * (xout[d] - x[1]) +
y[1]
d <- xout > r[2]
n <- length(y)
if (any(d))
w[d] <- (y[n] - y[n - 1])/(x[n] - x[n - 1]) * (xout[d] -
x[n - 1]) + y[n - 1]
list(x = xout, y = w)
}https://stackoverflow.com/questions/63890300
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