Tratando dados ausentes

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Ausência de dados

citydata

              pop
1980-01-01 562994
1981-01-01 564179
1982-01-01 565361
1983-01-01 565491
1984-01-01 566723
1985-01-01     NA
1986-01-01     NA
1987-01-01     NA
1988-01-01 570867
1989-01-01 572222
1990-01-01 574823

série temporal com dados ausentes

Preencher NAs com a última observação

Última observação carregada adiante (LOCF)

citydata_locf <- na.locf(citydata)

plot.xts(citydata)
plot.xts(citydata_locf)

série temporal com dados ausentes preenchidos com a última observação

Preencher NAs com a próxima observação

Próxima observação carregada para trás (NOCB)

citydata_nocb <- na.locf(citydata, fromLast = TRUE)

plot.xts(citydata)
plot.xts(citydata_nocb)

série temporal com dados ausentes preenchidos com a próxima observação

Interpolação linear

citydata_approx <- na.approx(citydata)

plot.xts(citydata)
plot.xts(citydata_nocb)

série temporal com dados ausentes preenchidos por interpolação linear

Vamos praticar!

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R