【发布时间】:2014-06-19 17:02:05
【问题描述】:
我有一个样本数据如下:
data1 <- read.table(text="1/1/12 1:48 AM 1.24
1/1/12 8:14 AM 0.26
1/1/12 2:01 PM 1.15
1/1/12 8:25 PM 0.15
1/2/12 2:36 AM 1.23
1/2/12 9:13 AM 0.25
1/2/12 2:54 PM 1.09
1/2/12 9:17 PM 0.16
1/3/12 3:28 AM 1.24
1/3/12 10:06 AM 0.21
1/3/12 3:52 PM 1.07
1/3/12 10:05 PM 0.15
1/4/12 4:21 AM 1.27
1/4/12 10:56 AM 0.16
1/4/12 4:49 PM 1.08
1/4/12 10:52 PM 0.12
1/5/12 5:12 AM 1.32
1/5/12 11:43 AM 0.1
1/5/12 5:41 PM 1.12
1/5/12 11:37 PM 0.08
1/6/12 5:58 AM 1.38
1/6/12 12:28 PM 0.03
1/6/12 6:27 PM 1.17
", sep="", header=F)
> head(data1)
V1 V2 V3 V4 date
1 1/1/12 1:48 AM 1.24 1/1/12 1:48 AM
2 1/1/12 8:14 AM 0.26 1/1/12 8:14 AM
3 1/1/12 2:01 PM 1.15 1/1/12 2:01 PM
4 1/1/12 8:25 PM 0.15 1/1/12 8:25 PM
5 1/2/12 2:36 AM 1.23 1/2/12 2:36 AM
6 1/2/12 9:13 AM 0.25 1/2/12 9:13 AM
将3列合并为一列数据列
data1$date <- paste(data1$V1, data1$V2, data1$V3)
创建一个日期序列来进行插值
daterange <- seq(from=as.POSIXct("2012-1-1 00:00"), to = as.POSIXct("2012-1-6 00:00"), length.out =1200)
我想找到上面指定的日期范围的对应 V4 值。我想做线性插值。
【问题讨论】:
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您确定要线性插值吗?您的数据似乎根本不是线性的......
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我这里列出的数据是潮汐数据,即涨潮和退潮。我想加入这些点并找到它们之间的点。例如,第一行的数据是高潮数据,第二行是低潮数据。现在要做的主要事情是在每行之间找到点。您能建议在这里更适合哪种插值技术吗?
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您可以尝试查看余弦分析或自回归模型(ARMA 或 ARIMA)。如果您只想计算高点和低点之间的点(而不是进行预测),您只需要算术平均值。
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请记住,您的数据很可能过于欠采样,以至于任何插值都没有多大意义......
标签: r dataframe interpolation