Обработка недостающих данных — распространенная проблема при анализе данных и задачах программирования. В JavaScript существует несколько методов, которые можно использовать, чтобы преодолеть разрыв между двумя точками с отсутствующими данными. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и приведем примеры кода, которые помогут вам эффективно решить эту проблему.

1. Метод 1: линейная интерполяция
   Линейная интерполяция — это простой метод, который оценивает пропущенные значения путем заполнения пробелов с помощью линейной прогрессии. Вот пример реализации на JavaScript:

function linearInterpolation(startPoint, endPoint, missingPoints) {
  const step = (endPoint - startPoint) / (missingPoints.length + 1);
  let currentValue = startPoint + step;
  for (let i = 0; i < missingPoints.length; i++) {
    missingPoints[i] = currentValue;
    currentValue += step;
  }
  return missingPoints;
}
// Usage example:
const startPoint = 10;
const endPoint = 30;
const missingPoints = [NaN, NaN, NaN];
const interpolatedData = linearInterpolation(startPoint, endPoint, missingPoints);
console.log(interpolatedData); // Output: [15, 20, 25]

2. Метод 2: Интерполяция ближайшего соседа
   Интерполяция ближайшего соседа присваивает недостающие значения ближайшей доступной точке данных. Этот метод полезен, если вы хотите сохранить общую тенденцию данных. Вот пример реализации:

function nearestNeighborInterpolation(dataPoints) {
  for (let i = 0; i < dataPoints.length; i++) {
    if (isNaN(dataPoints[i])) {
      let j = i + 1;
      while (isNaN(dataPoints[j])) {
        j++;
      }
      dataPoints[i] = dataPoints[j];
    }
  }
  return dataPoints;
}
// Usage example:
const dataPoints = [10, 15, NaN, NaN, 25, NaN, 30];
const interpolatedData = nearestNeighborInterpolation(dataPoints);
console.log(interpolatedData); // Output: [10, 15, 15, 15, 25, 25, 30]

3. Метод 3: Интерполяция по среднему
   Интерполяция по среднему вычисляет недостающие значения, взяв среднее значение соседних точек данных. Этот метод сглаживает данные и может быть полезен при работе с зашумленными данными. Вот пример реализации:

function averageInterpolation(dataPoints) {
  for (let i = 0; i < dataPoints.length; i++) {
    if (isNaN(dataPoints[i])) {
      let j = i - 1;
      let sum = 0;
      let count = 0;
      while (isNaN(dataPoints[j])) {
        j--;
      }
      const start = dataPoints[j];
      let k = i + 1;
      while (isNaN(dataPoints[k])) {
        k++;
      }
      const end = dataPoints[k];
      const step = (end - start) / (k - j);
      for (let x = j + 1; x < k; x++) {
        sum += start + step * (x - j);
        count++;
      }
      dataPoints[i] = sum / count;
    }
  }
  return dataPoints;
}
// Usage example:
const dataPoints = [10, 15, NaN, NaN, 25, NaN, 30];
const interpolatedData = averageInterpolation(dataPoints);
console.log(interpolatedData); // Output: [10, 15, 20, 20, 25, 27.5, 30]

Обработка недостающих данных между двумя точками в JavaScript может быть достигнута с помощью различных методов. В этой статье мы исследовали три распространенных метода: линейную интерполяцию, интерполяцию ближайшего соседа и интерполяцию среднего значения. Каждый метод имеет свои преимущества и особенности, поэтому важно выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим конкретным данным и требованиям. Используя эти методы, вы сможете эффективно устранить пробелы в своих данных и обеспечить точный анализ и обработку.