R dplyr使用不同的最小和最大值为每个组执行插值

dplyr 是一个用于数据处理的 R 语言包，它提供了许多方便的函数来对数据进行操作，包括分组、筛选、排序、汇总等。在 dplyr 中，你可以使用 mutate() 和 case_when() 等函数结合窗口函数（如 row_number()）来实现为每个组使用不同的最小和最大值进行插值。

以下是一个示例，说明如何使用 dplyr 为每个组执行插值：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  group = rep(letters[1:3], each = 5),
  value = c(1, 3, NA, 7, 9, 2, 4, NA, 8, 10, 3, 5, NA, 9, 11)
)

# 使用 dplyr 进行插值
result <- data %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(
    interpolated_value = case_when(
      is.na(value) ~ lag(value) + (lead(value) - lag(value)) / 2,
      TRUE ~ value
    )
  ) %>%
  ungroup()

print(result)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含三组数据的数据框，每组数据中有一些缺失值（NA）。然后，我们使用 group_by() 函数按组分组，并使用 mutate() 和 case_when() 函数结合窗口函数 lag() 和 lead() 来计算插值。

具体来说，对于每个缺失值，我们将其前一个值（lag(value)）和后一个值（lead(value)）的平均值作为插值结果。对于非缺失值，我们保持原值不变。

输出结果如下：

# A tibble: 15 x 3
   group value interpolated_value
   <fct> <dbl>               <dbl>
 1 a         1                1    
 2 a         3                3    
 3 a        NA                5    
 4 a         7                7    
 5 a         9                9    
 6 b         2                2    
 7 b         4                4    
 8 b        NA                6    
 9 b         8                8    
10 b        10               10    
11 c         3                3    
12 c         5                5    
13 c        NA                7    
14 c         9                9    
15 c        11               11

可以看到，缺失值已经被成功插值。