R中Na在列表中的正确编码方法

Question

我试图在整个日期集上，逐行计算不同维度中的缺失时刻表。我展示了na.kalman()的返回类型，它恰好是一个三角点，我对R不太感兴趣，所以我想把它转换成一个简单的向量就可以了，类似于数组(as.data.frame(Imputed_slice))。

library("imputeTS")
library(readr)

slice <- read_csv("slice.csv")
little_slice <- slice[c(750: 850)]
for (row in 1:nrow(little_slice)) {
  ts <- little_slice[row,]
  if(any(is.na(ts)))
     {
       imputed_ts <- na.kalman(ts, model = "auto.arima")
       little_slice[row,] <- array(imputed_ts)
  }
}

#529, 811, 812 missings

为了寻求警告，我看到了这样的情况：

imputeTS:由于na.kalman中的错误(数据，我，模型，平滑，nit，.)：输入数据需要至少3个非NA数据点才能应用na.kalman。

对于每一行，我都试图强迫其他列成为NA。

如下所示：

slice`811` <- NA
slice#qcStackCode#`812` <- NA
slice`822` <- NA
slice#qcStackCode#`832` <- NA

总之，为什么na.kalman()不认识我的NAs？

Answer 1

我把时间限制在数字上

little_slice <- slice[c(750: 850)]
for (row in 1:nrow(little_slice)) {
  ts <- as.numeric(little_slice[row,])
  if(any(is.na(ts)))
     {
       imputed_ts <- na.kalman(ts, model = "auto.arima")
       little_slice[row,] <- imputed_ts
  }
}