在 R 中插入整齐的数据

Question

我有以下年份的人口数据：1966 年、1971 年、1976 年。我想创建另一个整洁的数据框，其中包含缺失的年份（即 1967 年、1968 年、1969 年、1970 年、1972 年、1973 年、1974 年、1975 年） ).线性插值即可。

我认为涉及 approx 或 approxfun，但我不确定如何。

library("tidyverse")

df <- tibble(
  year = c(1976, 1971, 1966, 1976, 1971, 1966, 1976, 1971, 1966),
  age_min = c(rep(0, 3), rep(5, 3), rep(10, 3)),
  population = c(180, 200, 300, 150, 250, 450, 25, 50, 150)
)

p1971 <- filter(df, year == 1971)
p1976 <- filter(df, year == 1976)

ggplot(data = p1971, aes(x = age_min, y = population)) +
  # 1971 population distribution
  geom_point(size = 4, color = "red") +
  geom_line(color = "red", size = 1.5) +
  geom_text(label = year, nudge_y = 9) +

  # 1976 population distribution
  geom_point(data = p1976, aes(x = age_min, y = population), size = 3, color = "blue") +
  geom_line(data = p1976, aes(x = age_min, y = population), color = "blue", size = 1.5) +
  geom_text(data = p1976, aes(x = age_min, y = population), label = p1976$year, nudge_y = -9)

Answer 1

根据?na.approx（来自zoo）

Missing values (NAs) are replaced by linear interpolation via approx or cubic spline interpolation via spline, respectivel

因此，我们可以在使用 complete

创建缺失的 'year' 之后使用 na.approx

library(dplyr)
library(tidyr)
library(zoo)
df %>%
   complete(age_min, year = 1966:1976) %>%
   group_by(age_min) %>%
   mutate(population =na.approx(population, na.rm = FALSE))

在 R 中插入整齐的数据

Interpolate tidy data in R

r

linear-interpolation