np.approx填补缺失值的时候结果少一行

Question

原始数据有2115行但是输出线性插值的结果只有2114行，无法与原始数据匹配

n<-螺纹钢_的副本[,c("南京螺纹钢(HRB400E,20mm)市场价","合肥螺纹钢(HRB400E,20mm)市场价","螺纹钢1月合约收盘价","螺纹钢主力合约收盘价")]
xianxingchazhi<-function(n){
  library(zoo)
  n_filled <- n # 创建一个新的变量来存储填补后的结果
  # 对每列进行插值填补
  for (col in names(n)) {
    n_filled[,col]<- na.approx(n[, col])
  }
  n_filled <- round(n_filled)  # 将结果转换为精确到个位数
  library(writexl)
  write_xlsx(n_filled, "C:/Users/河童秃秃/Desktop/file.xlsx")
  
}

xianxingchazhi(n)

请给我一个解决思路

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

在使用np.approx函数进行插值填补时，可能会由于插值方法的特性造成结果少一行。这是因为np.approx函数默认使用线性插值方法，在插值时可能会根据已知的点进行线性插值计算，而对于首尾的缺失值无法进行插值，因此结果会少一行。

解决这个问题的思路可以有以下几种：

1. 检查原始数据中是否有连续的缺失值，可以通过查看数据的分布情况来判断。如果有连续的缺失值，可以考虑使用其他插值方法，如样条插值、拉格朗日插值等来填补缺失值。

2. 检查原始数据的缺失值是否集中在某些特定列或特定行，如果是的话，可以考虑只对这些列或行进行插值填补，而不是对所有列进行插值。这样可以保持结果的行数和原始数据一致。

3. 检查原始数据中是否有其他异常值或离群点，可能导致插值方法的失效。可以考虑在插值之前先进行异常值处理，例如通过截断、平滑或删除异常值等方法。

综上所述，对于结果少一行的情况，需要综合考虑数据的分布情况、缺失值的分布情况以及是否存在其他异常值等因素，选择合适的插值方法和预处理方法来解决。