R中按组线性插值

Question

假设以下数据：

     Date        V1              V2
1 1996-01-04 0.04383562 days 0.1203920
2 1996-01-04 0.12054795 days 0.1094760
..............
3 1996-02-01 0.04383562 days 0.1081815
4 1996-02-01 0.12054795 days 0.1092450
..............
5 1996-03-01 0.04109589 days 0.1553875
6 1996-03-01 0.13687215 days 0.1469690

对于每个组日期（为方便起见，我用点将它们区分），我想做一个简单的线性插值：对于V1=0.08 ，我将得到什么V2 。

我尝试过的方法 ：首先，最合理的方法是使用approx ：

IV<-data %>% group_by(Date) %>% approx(V1,V2,xout=0.08)

但是我却得到了这个错误：

Error in approx(., V1, V2, xout = 0.08) : 
  invalid interpolation method
In addition: Warning message:
In if (is.na(method)) stop("invalid interpolation method") :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used

然后我尝试了：

Results<-unsplit(lapply(split(data,data$Date),function(x){m<-lm(V2~V1,x)
                                                       cbind(x,predict(m,0.08))}),data$Date)

带有错误：

Error in model.frame.default(formula = x[, 3] ~ x[, 2], data = x, drop.unused.levels = TRUE) : 
  invalid type (list) for variable 'x[, 3]'

我也尝试了dplyr软件包，但没有结果：

IV<-data %>% group_by(Date) %>% predict(lm(V2~V1,data=data,0.08)

这给出了错误：

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('grouped_df', 'tbl_df', 'tbl', 'data.frame')"

谢谢。

Answer 1

您遇到的错误approx是因为使用%>%时将data.frame作为第一个参数传递。 因此您的通话approx(df, v1, v2, xout=0.08) 。

您可以在一个衬里中使用data.table完成approx调用：

library(data.table)
#created as df instead of dt for use in dplyr solution later
df <- data.frame(grp=sample(letters[1:2],10,T),
             v1=rnorm(10),
             v2=rnorm(10))

dt <- data.table(df)

dt[, approx(v1,v2,xout=.08), by=grp]

#output
   grp    x          y
1:   b 0.08 -0.5112237
2:   a 0.08 -1.4228923

第一次停留在tidyverse我的解决方案就没有那么整齐； 可能有更干净的方法可以在管道中执行此操作，但是我认为很难击败data.table解决方案。

强制进入magrittr管道的解决方案：

library(dplyr)

df %>% 
    group_by(grp) %>% 
    summarise(out=list(approx(v1,v2,xout=.08))) %>% 
    ungroup() %>% 
    mutate(x=purrr::map_dbl(out,'x'),
           y=purrr::map_dbl(out,'y')) %>% 
    select(-out)

#output
# A tibble: 2 × 3
     grp     x          y
  <fctr> <dbl>      <dbl>
1      a  0.08 -1.4228923
2      b  0.08 -0.5112237