将五年数据转换为年度数据并计算 R 中的新记录答案

【问题标题】：Convert five-year data to annual data and calculate new records in R将五年数据转换为年度数据并计算 R 中的新记录
【发布时间】：2023-03-11 23:23:01
【问题描述】：

我希望有人可以帮助我解决这个问题。我正在处理每五年记录一次的时间序列数据。以数据框df为例，时间步长在df$Time，记录值在df$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地将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$A 的新值。计算取决于其他行/记录值的相对位置——例如，对于df2$A[2]，计算将是df2$A[2] <- df2$A[1] + (df2$A[6] - df2$A[1])/5。它还会在整个数据框中发生变化，例如df2$A[7] <- df2$A[6] + (df2$A[11] – df2$A[6]) / 5。

for 循环只会产生挫败感，我试图做到这一点而不为每条新记录编写一行代码（实际数据有数百条记录）。我正在尝试以一种有效的方式联系df3 - 谢谢！

【问题讨论】：

标签： r dataframe time-series

【解决方案1】：

您正在寻找的是所谓的线性插值。在 R 中，您可以像这样使用 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

【讨论】：

谢谢 - 这工作得很好。在我看到这个之前，我还使用了 imputeTS 库和它们的线性插补函数，它也很有效。但是大约更直接
@James_S 欢迎您。顺便说一句，您还应该考虑使用zoo 的other answer。根据进一步的任务，拥有一个用于时间序列的对象可能很有用。

【解决方案2】：

创建一个动物园类时间序列对象并将其与零宽度年度合并 zoo 对象将具有用NA 填充缺失年份的效果。然后应用na.approx 使用线性填充NA 值插值给 za。

（可以选择使用fortify.zoo 将其转换回data.frame；但是，鉴于它是一个时间序列，如果将其表示为时间序列而不进行转换，将来会更容易处理回到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)

【讨论】：