处理时间序列中的缺失值

我正在处理时间序列数据，我需要有连续的时间戳，但在捕获时很少有数据时间戳点被遗漏，如下所示，

DF

ID Time_Stamp             A           B                 C
1  02/02/2018 07:45:00   123          567               434     
2   02/02/2018 07:45:01    
.....                  ...

5   02/02/2018 07:46:00   
6   02/02/2018 07:46:10    112          2323            2323

如示例所示df上面，时间戳是连续的，直到row 5但错过了捕获数据10 seconds之间5th and 6th row。我的数据框是关于60000 rows手动识别缺失值非常繁琐。 因此，我一直在寻找使用 R 自动化处理缺失值的过程

我的结果数据框如下，

ID Time_Stamp                     A           B                 C
1  02/02/2018 07:45:00           123          567               434     
2   02/02/2018 07:45:01    
.....                  ...

5   02/02/2018 07:46:00         mean(A)
5.1  02/02/2018 07:46:01        mean(A)     mean(b)         mean(c)
5.2  02/02/2018 07:46:02        mean(A)     mean(b)         mean(c) 
5.3  02/02/2018 07:46:03        mean(A)     mean(b)         mean(c) 
5.4  02/02/2018 07:46:04        mean(A)     mean(b)         mean(c)
5.5  02/02/2018 07:46:05        mean(A)     mean(b)         mean(c)
5.6  02/02/2018 07:46:06        mean(A)     mean(b)         mean(c)
5.7  02/02/2018 07:46:07        mean(A)     mean(b)         mean(c)
5.8  02/02/2018 07:46:08        mean(A)     mean(b)         mean(c)
5.9  02/02/2018 07:46:09        mean(A)     mean(b)         mean(c)
6   02/02/2018 07:46:10         112         2323            2323

请帮忙！

最好有一个具体的例子来显示具体的预期输出，这样就没有什么歧义和假设的空间。但是，我根据我的理解创建了一个虚拟数据，并尝试相应地解决它。

如果我理解正确的话，你会有每秒都有数据点的时间序列数据，但有时会缺少一些秒，你想用它来填充它mean该列的。

我们可以使用以下方法来实现这一点complete通过在之间的每一秒生成一个序列min and max Time_Stamp并通过以下方式填充缺失值mean在相应的列中。ID看起来像是每行的唯一标识符，所以用它填充row_number().

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  complete(Time_Stamp = seq(min(Time_Stamp), max(Time_Stamp), by = "sec")) %>%
  mutate_at(vars(A:C), ~replace(., is.na(.), mean(., na.rm = TRUE))) %>%
  mutate(ID = row_number()) 


# A tibble: 11 x 5
#   Time_Stamp             ID     A     B     C
#   <dttm>              <int> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 2018-02-02 07:45:00     1  123   567   434 
# 2 2018-02-02 07:45:01     2  234   100   110 
# 3 2018-02-02 07:45:02     3  234   100   110 
# 4 2018-02-02 07:45:03     4  176.  772.  744.
# 5 2018-02-02 07:45:04     5  176.  772.  744.
# 6 2018-02-02 07:45:05     6  176.  772.  744.
# 7 2018-02-02 07:45:06     7  176.  772.  744.
# 8 2018-02-02 07:45:07     8  176.  772.  744.
# 9 2018-02-02 07:45:08     9  176.  772.  744.
#10 2018-02-02 07:45:09    10  176.  772.  744.
#11 2018-02-02 07:45:10    11  112  2323  2323 

如果您检查最后 3 列的列均值，您可以看到这些值已被准确替换。

colMeans(df[3:5])
#     A      B      C 
#175.75 772.50 744.25 

data

df <- structure(list(ID = 1:4, Time_Stamp = structure(c(1517557500, 
1517557501, 1517557502, 1517557510), class = c("POSIXct", "POSIXt"
), tzone = "UTC"), A = c(123L, 234L, 234L, 112L), B = c(567L, 
100L, 100L, 2323L), C = c(434L, 110L, 110L, 2323L)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, -4L))

看起来像

df

#  ID          Time_Stamp   A    B    C
#1  1 2018-02-02 07:45:00 123  567  434
#2  2 2018-02-02 07:45:01 234  100  110
#3  3 2018-02-02 07:45:02 234  100  110
#4  4 2018-02-02 07:45:10 112 2323 2323