基于另一个数据集插入一个数据集的内容并在 R 中合并 - 不均匀值

Question

我有两个数据集（A 用于年龄数据集，TE 用于浓度数据集），我的目标是绘制浓度 ~ 年龄，但我不知道如何合并和扩展年龄数据以适应更大的数据库含有浓度。这些是我的两个数据集的示例：

1. (A) 在这种情况下，距离是 25 微米的倍数，是沿载玻片的距离。每张幻灯片的总距离在幻灯片之间有所不同，具体取决于每张幻灯片上项目的侧面。年龄是每张幻灯片的累积年龄（因此所有内容都嵌套在幻灯片中）。

Slide	Age	Distance
1	7	25
1	14	50
1	22	75
1	28	100
2	8	25
2	15	50

1. (TE) 距离是连续的，是沿着幻灯片的距离，但更精细的比例和一个数据点与下一个数据点之间的距离并不一致。

Slide	Concentration	Distance
1	7800	0.57
1	7895	0.61
1	6547	1.22
1	6589	1.73
1	6887	4.89
1	6342	5.50
2	8560	35.50
2	8657	36.11
2	8500	38.43
2	8352	39.17
2	8334	41.01
2	7456	42.84
2	8912	56.92

我需要一种方法来合并两者，这样我才能做到： ggplot(TE, aes(x = Age, y = Concentration, group = Slide))+ 几何（线）

...通过对 TE 数据库中的每个距离进行插值，扩展年龄数据以适应 TE 数据集中的连续距离尺度。像这样的：

Slide	Concentration	Distance	Age
1	7800	0.57	0.3
1	7895	0.61	0.4
1	6547	1.22	0.8
1	6589	1.73	1.2
1	6887	4.89	4.3
1	6342	5.50	5.5
2	8560	35.50	7.3
2	8657	36.11	7.4
2	8500	38.43	7.6
2	8352	39.17	7.7
2	8334	41.01	7.8
2	7456	42.84	7.9
2	8912	56.92	8.4

有什么想法吗？

附言抱歉，如果这不清楚，如果重现性不够，我可以根据需要进行更新

Answer 1

根据表 A 中幻灯片 1 的数据，年龄和距离之间似乎存在线性关系。您可以： 1) split() Table A 滑动； B) 使用lm() 获得每张幻灯片的年龄对距离的线性模型； C) 对每个线性模型和表 TE 中的距离数据使用predict()。这将为您提供表 TE 中每个浓度的线性插值年龄。然后可以结合插值的年龄和浓度数据进行绘图。