Интерполировать переменные на подмножествах данных - PullRequest
Новая
       11

Интерполировать переменные на подмножествах данных

0 голосов
/ 19 декабря 2011

У меня есть большой фрейм данных, в котором есть наблюдения из опросов нескольких штатов в течение нескольких лет.Вот структура данных: 

state | survey.year | time1 | obs1 | time2 | obs2
CA    | 2000        | 1     | 23   | 1.2   | 43
CA    | 2001        | 2     | 43   | 1.4   | 52
CA    | 2002        | 5     | 53   | 3.2   | 61
...
CA    | 1998        | 3     | 12   | 2.3   | 20
CA    | 1999        | 4     | 14   | 2.8   | 25
CA    | 2003        | 5     | 19   | 4.3   | 29
...
ND    | 2000        | 2     | 223   | 3.2   | 239
ND    | 2001        | 4     | 233   | 4.2   | 321
ND    | 2003        | 7     | 256   | 7.9   | 387

Для каждой комбинации state / survey.year я хотел бы интерполировать obs2 так, чтобы его временное местоположение совпадало с (time1, obs1).

т.е. я хотел бы разбить фрейм данных на куски state / survey.year, выполнить линейную интерполяцию, а затем соединить отдельные фреймы данных state / survey.year обратно в основной фрейм данных.

Я былпытаясь понять, как использовать для этого пакеты plyr и Hmisc.Но продолжаю запутываться.

Вот код, который я написал для интерполяции: 

require(Hmisc)
df <- new.obs2 <- NULL
for (i in 1:(0.5*(ncol(indirect)-1))){
 df[,"new.obs2"] <-   approxExtrap(df[,"time1"],
                                     df[,"obs1"],
                                     xout = df[,"obs2"],
                                     method="linear",
                                     rule=2)
}

Но я не уверен, как раскрыть plyr по этой проблеме.Ваши щедрые советы и предложения будут высоко оценены.По сути - я просто пытаюсь интерполировать "obs2" в каждой комбинации state / survey.year, поэтому настало время совпасть с ссылками на "obs1".

Конечно, если есть хитрый способ сделать этобез вызова функций plyr, я был бы открыт для этого ...

Спасибо!

1 Ответ

2 голосов
/ 19 декабря 2011

Это должно быть так же просто, как, 

ddply(df,.(state,survey.year),transform,
                              new.obs2 = approxExtrap(time1,obs1,xout = obs2,
                                                      method = "linear",
                                                      rule = 2))

Но я ничего не могу вам пообещать, так как понятия не имею, в чем смысл вашей петли for.(Он перезаписывает df[,"new.obs2"] каждый раз в цикле? Вы инициализируете весь фрейм данных df до NULL? Что такое indirect?)

...