0

標準の高さでいくつかの変数の値を見つけるために必要な膨大なデータがあります。で他の変数の値を線形補間Height=c(0,100,200,250,400,500)し、既存のデータに新しい列として追加したいと考えています。これは、標準として1つの変数の値を取得しようとしたものですHeight=c(0,100,200,250,400,500)。これは 1 つの変数のみです。

data2<-approx(data2$Height,data2$ozone,xout=c(0,100,200,250,400,500))

期待される結果は、18 行 4 列のデータ フレームです。

サンプルデータは次の(data2)とおりです。

  ozone     Height      Temp        Wind
23.224833   0.000000    253.005798  3.631531
23.750044   35.218689   253.299332  5.178889
24.589071   70.661133   253.538574  6.892455
25.619747   106.267334  253.492661  8.050934
26.443541   142.014648  253.279053  8.648781
27.235945   213.897034  252.815262  9.263882
27.698713   286.280518  252.10556   9.269853
27.865248   359.172363  251.390045  9.3006
28.361752   432.788086  251.379913  8.90488
30.279163   507.276733  251.849655  7.817647
23.048151   0.000000    251.528275  4.174027
23.477306   34.998413   251.6698    5.630364
24.16725    70.187622   251.759369  7.237537
25.239206   105.544006  251.744934  8.859097
26.319073   141.05011   251.601654  9.928196
27.409718   212.47052   251.214279  10.75243
27.825275   284.45282   250.738007  10.812123
28.214966   357.184631  250.87706   9.980968
29.726873   430.919983  251.84964   9.139032
32.482925   505.574097  252.471924  8.063484
22.369734   0.000000    250.876144  3.82036
22.916582   34.908447   251.044205  5.281044
23.732521   70.014038   251.170456  6.970277
24.998178   105.296021  251.221603  8.801399
26.30809    140.736084  251.133591  10.039667
27.572966   212.052795  250.852631  11.118568
28.233795   283.998474  250.61908   10.677624
29.079391   356.812012  251.179962  9.466641
31.244007   430.597534  252.042175  9.016301
33.636559   505.305542  252.659393  8.103294

よろしくお願いいたします。

アップデート

望ましい答えは次のとおりです。

 Height    ozone     Temp      Wind
       0 23.22483 253.0058  3.631531
     100 25.43833 253.5007  7.847021
     200 27.08275 252.9049  9.144964
     300 27.73006 251.9709  9.275640
     400 28.14061 251.3844  9.081132
     500 30.09185 251.8038  7.923858
       0 23.04815 251.5283  4.174027
     100 25.07112 251.7472  8.604831
     200 27.21928 251.2819 10.608513
     300 27.90858 250.7677 10.634455
     400 29.09287 251.4418  9.492087
     500 32.27714 252.4255  8.143790
     0   22.36973 250.8761  3.820360
     100 24.80820 251.2139  8.526537
     200 27.35920 250.9001 10.936230
     300 28.41962 250.7423 10.411498
     400 30.34638 251.6846  9.203049
     500 33.46665 252.6156  8.168133
4

1 に答える 1

3

を使用して列を操作するだけlapplyです。さらに、補間された値を に追加することはできませんdata2。data2長さは6ですが、30行ありxoutます。補間結果を保持するには、別のデータフレームが必要です。

cbind.data.frame(data.frame(Height = 0:5 * 100),
                 lapply(data2[-2], function (u) approx(data2[[2]], u, 0:5 * 100)$y))

#  Height    ozone     Temp      Wind
#1      0 22.88091 251.8034  3.875306
#2    100 24.93562 251.5759  8.509502
#3    200 27.37860 251.2702 10.693545
#4    300 27.96728 251.9255  9.308131
#5    400 29.79659 251.7628  9.138091
#6    500 33.25064 252.5658  8.161940

ファローアップ

元のデータは 3 日間のモデル出力であり、他のデータと比較するために標準的な高さに保ちたいと考えています。したがって、各データ フレームは 1 日分のデータを表します。したがってdata2、他の変数が毎日変化するのと同じ高さで、それらを 1 つの大きなデータ フレームにマージします。

時間属性data2があり、10 行ごとに 1 日のデータに対応します。そうですね、異なる日のデータを行ごとに積み上げるべきではありません。これを行う場合は、dayこの種のブロック/グループ構造を強調表示するために、新しい列を追加する必要があります。

したがって、本当に必要なのは、各データの独立した線形補間です。私の最初の答えは、3 日間のデータすべてを使用して統一補間を行うことです。の値を結びつけているのでHeight、実際には と の平均を3ozone日間にわたって補間しています。次のコードは、期待どおりの結果をもたらします。TempWind

## change my previous code to a function
result_per_day <- function (dat) {
  cbind.data.frame(data.frame(Height = 0:5 * 100),
                   lapply(dat[-2], function (u) approx(dat[[2]], u, 0:5 * 100)$y))
  }

datalst <- split(data2, gl(3, 10, labels = 1:3))
do.call(rbind.data.frame, lapply(datalst, result_per_day))

#    Height    ozone     Temp      Wind
#1.1      0 23.22483 253.0058  3.631531
#1.2    100 25.43833 253.5007  7.847021
#1.3    200 27.08275 252.9049  9.144964
#1.4    300 27.73006 251.9709  9.275640
#1.5    400 28.14061 251.3844  9.081132
#1.6    500 30.09185 251.8038  7.923858
#2.1      0 23.04815 251.5283  4.174027
#2.2    100 25.07112 251.7472  8.604831
#2.3    200 27.21928 251.2819 10.608513
#2.4    300 27.90858 250.7677 10.634455
#2.5    400 29.09287 251.4418  9.492087
#2.6    500 32.27714 252.4255  8.143790
#3.1      0 22.36973 250.8761  3.820360
#3.2    100 24.80820 251.2139  8.526537
#3.3    200 27.35920 250.9001 10.936230
#3.4    300 28.41962 250.7423 10.411498
#3.5    400 30.34638 251.6846  9.203049
#3.6    500 33.46665 252.6156  8.168133

この最終的なデータ フレームの行名は、非常にわかりやすいものです。"1.1"to"1.6"は 1 日目、"2.1"to"2.6"は 2 日目などです。

于 2016-08-16T04:58:36.220 に答える