线性插值
对于连续且数值型的数据（取值可落在某区间内的任意位置），线性插值通常是最合适的填补方法。温度、海拔、人均收入等数据就适合采用线性插值。
在本练习中，您将先统计 maunaloa_missing 时间序列中的缺失值数量，然后使用线性插值来填补这些缺失值。
已为您提供 maunaloa_missing、zoo 和 ggplot2。
本练习是课程的一部分
R 中的时间序列数据处理
练习说明
统计
maunaloa_missing中取值为NA的观测数量。使用线性插值填补
maunaloa_missing的缺失值；将结果保存为maunaloa_linear。使用
ggplot绘制maunaloa_linear的图形，并将折线设置为红色。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Count the number of missing values
___
# Fill in values with linear approximation
___
# Generate a full ggplot of maunaloa_linear
ggplot(___,
aes(___)) +
scale_y_continuous() +
___