欠損値の扱い

ケーススタディ：Rで都市の時系列データを分析する

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

欠損

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

欠損を含む時系列データのプロット

NA を直前値で埋める

直前値で補間（LOCF）

citydata_locf <- na.locf(citydata)

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

直前値で補間した時系列プロット

NA を直後値で埋める

直後値で補間（NOCB）

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

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

直後値で補間した時系列プロット

線形補間

citydata_approx <- na.approx(citydata)

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

線形補間で埋めた時系列プロット

演習に進みましょう！

ケーススタディ：Rで都市の時系列データを分析する