将五年数据转换为年度数据并计算R中的新记录

Question

我希望有人可以帮助我解决这个问题。 我正在使用每五年记录一次的时间序列数据。 数据帧df是一个示例，时间步长为df$Time ，值记录为df$A

df
Time    A
5   4.8
10  19.6
15  27.5
20  39.7

我需要做的是将df转换为年度时间序列，并根据计算用新值填充所有新记录。 我已使用以下方法成功将df转换为年度数据df2 ：

df2  <- data.frame("Time" = c(5:20), "A" = c(5:20))
df2$A[] <- sapply(df2$A, function(x) df$A[match(x, df$Time)])
df2[is.na(df2)] <- 0
df2
Time    A
5   4.8
6   0
7   0
8   0
9   0
10  19.6
11  0
12  0
13  0
14  0
15  27.5
16  0
17  0
18  0
19  0
20  39.7

我不知道如何计算df2$A新值。 计算取决于其他行/记录值的相对位置–例如，对于df2$A[2] ，计算将为df2$A[2] <- df2$A[1] + (df2$A[6] - df2$A[1])/5 。 它还会在整个数据帧中发生变化，例如df2$A[7] <- df2$A[6] + (df2$A[11] – df2$A[6]) / 5 。

for循环只产生了挫败感，而我试图做到这一点而无需为每条新记录编写一行代码（实际数据有数百条记录）。 我正在尝试以有效的方式使用df3谢谢！

df3
Time    A
5   4.8
6   7.76
7   10.72
8   13.68
9   16.64
10  19.6
11  21.18
12  22.76
13  24.34
14  25.92
15  27.5
16  29.94
17  32.38
18  34.82
19  37.26
20  39.7

Answer 1

您要寻找的是线性插值。 在R中，您可以使用如下approx函数：

df <- data.frame("Time" = c(5, 10, 15, 20), "A" = c(4.8, 19.6, 27.5, 39.7)) 
df2 <-  as.data.frame(approx(x = df$Time, y = df$A, xout = 5:20))
names(df2) <-  names(df)

结果：

> df2
   Time     A
1     5  4.80
2     6  7.76
3     7 10.72
4     8 13.68
5     9 16.64
6    10 19.60
7    11 21.18
8    12 22.76
9    13 24.34
10   14 25.92
11   15 27.50
12   16 29.94
13   17 32.38
14   18 34.82
15   19 37.26
16   20 39.70

Answer 2

创建一个动物园类时间序列对象，并将其与零宽度的年度动物园对象合并，这将产生用NA填充缺失年份的效果。 然后应用na.approx ，使用给出za的线性插值来填充NA值。

（可以选择使用fortify.zoo将其转换回fortify.zoo ；但是，由于它是一个时间序列，因此如果将其表示为时间序列而不将其转换为时间序列，将来会更容易处理。 data.frame。）

library(zoo)

z <- read.zoo(DF, FUN = identity)
g <- zoo(, start(z):end(z))  # grid
za <- na.approx(merge(z, g))

# fortify.zoo(za)

注意

我们使用thia作为输入：

Lines <- "Time    A
5   4.8
10  19.6
15  27.5
20  39.7"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)