在 r 中的数据框中估算缺失值

问题描述

我正在处理具有缺失值的数据集，因为某些公司（列）在某个时间点（行）之前没有该变量的值。数据集是：

Data

我一直在寻找可以处理这些缺失的一些方法。一些插补技术很有吸引力，但在应用它们时，我收到一个错误。我将我的数据集称为 fund1。我首先应用了missForest，它是随机森林算法的一个实现：

install.packages("missForest")
library(missForest)
fund1.imp <- missForest(fund1)

但我收到了：

Error in sample.int(length(x),size,replace,prob) : 
primer argumento inválido

然后我尝试使用 Hmisc，它是一个多用途包，可用于数据分析、高级图形、输入缺失值、高级表格制作、模型拟合和诊断。具体来说，我使用了 aregImpute()，它允许使用加性回归、引导和预测均值匹配进行均值插补。我只为 5 个变量做了：

impute_arg <- aregImpute(~ LYB_UN_Equity + AXP_UN_Equity + VZ_UN_Equity + Avgo_UW_Equity +                            
 BA_UN_Equity,data = fund1,n.impute = 5)

错误是：

Error in rcspline.eval(z,knots = parms,nk = nk,inclx = TRUE)

我希望有人告诉我在我的情况下我可以做些什么来处理缺失值。如果有人有更好的选择或可以告诉我如何使用我正在使用的选项，我将不胜感激

解决方法

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