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タイムスタンプが異なる2つのデータセットがあります。1セットのデータにはキャリブレーションデータが含まれ、もう1セットにはサンプルデータが含まれます。キャリブレーションは、サンプルよりもはるかに頻度が低くなります。

私がやりたいのは、キャリブレーションデータ（低周波数）をサンプル時系列（高周波数）に補間することです。

sam <- textConnection("time, value
01:00:52, 256
01:03:02, 254
01:05:23, 255
01:07:42, 257
01:10:12, 256")

cal <- textConnection("time, value
01:01:02, 252.3
01:05:15, 249.8
01:10:02, 255.6")

sample <- read.csv(sam)

sample$time <- as.POSIXct(sample$time, format="%H:%M:%S")

calib <- read.csv(cal)

calib$time <- as.POSIXct(calib$time, format="%H:%M:%S")

（私が見る）大きな問題は、データの頻度がランダムに変化することです。

同様のことをしなければならなかった人はいますか？私が望むことを行うchronまたはzoo関数はありますか（両方のtsがランダムである高周波数データに低周波数データを補間します）？

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私はzoo（またはxts）を使用し、次のようにします。

library(zoo)
# Create zoo objects
zc <- zoo(calib$value, calib$time)    # low freq
zs <- zoo(sample$value, sample$time)  # high freq
# Merge series into one object
z <- merge(zs,zc)
# Interpolate calibration data (na.spline could also be used)
z$zc <- na.approx(z$zc, rule=2)
# Only keep index values from sample data
Z <- z[index(zs),]
Z
#                      zs       zc
# 2012-10-25 01:00:52 256 252.3000
# 2012-10-25 01:03:02 254 251.1142
# 2012-10-25 01:05:23 255 249.9617
# 2012-10-25 01:07:42 257 252.7707
# 2012-10-25 01:10:12 256 255.6000
于 2012-10-25T18:07:02.013 に答える
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このような機能も使えapproxて、ずっと楽になります。データフレームを使用していることを確認してください。また、を使用して、キャリブレーションとサンプルデータセットのカラムのフォーマットが同じであることを確認してas.POSIXctください。

 calib <- data.frame(calib); sample <- data.frame(sample)

 IPcal <- data.frame(approx(calib$time,calib$value, xout = sample$time, 
                 rule = 2, method = "linear", ties = mean))

 head(IPcal)

#                x        y
#1 2017-03-22 01:00:52 252.3000
#2 2017-03-22 01:03:02 251.1142
#3 2017-03-22 01:05:23 249.9617
#4 2017-03-22 01:07:42 252.7707
#5 2017-03-22 01:10:12 255.6000

詳細についてapproxは、 approxfunのドキュメントをご覧ください。

于 2017-03-22T16:03:36.620 に答える