#r #time-series
Вопрос:
Я хотел бы вставлять строки, когда в наборе данных датчика глюкозы с интервалом в 5 минут отсутствуют данные. Мне удалось выполнить это с помощью пакета tsibble, но в данных могут быть временные сдвиги, например, датчик записывает значение в 4 минуты вместо 5. Это приводит к тому, что вставленные метки времени становятся несинхронизированными на протяжении оставшейся части кадра данных.
Есть ли способ выполнить это за промежуток времени, который должен составлять 5 минут, но может составлять от 4 до 6 минут? Набор данных также включает в себя несколько различных идентификаторов.
Конечная цель состоит в том, чтобы заполнить недостающие пробелы в данных на основе заданных критериев (т. е. Максимальное заполнение
Репрекс наклеен ниже.
library(tsibble, warn.conflicts = FALSE) #gt; Warning: package 'tsibble' was built under R version 4.1.1 Data lt;- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), gl = c(125L, 133L, 132L, 130L, 133L, 135L, 166L, 161L, 67L, 66L, 67L, 69L, 67L), time = structure(list(sec = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), min = c(42L, 47L, 51L, 56L, 6L, 11L, 11L, 16L, 2L, 17L, 22L, 27L, 32L), hour = c(9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 11L, 11L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), mday = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), mon = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), year = c(121L, 121L, 121L, 121L, 121L, 121L, 121L, 121L, 121L, 121L, 121L, 121L,121L), wday = c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 0L, 0L, 0L, 0L,0L), yday = c(92L, 92L, 92L, 92L, 92L, 92L, 92L, 92L, 93L, 93L,93L, 93L, 93L), isdst = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,0L, 0L, 0L, 0L)), class = c("POSIXlt", "POSIXt"), tzone = "GMT"), dif = structure(c(NA, 5, 4, 5, 10, 5, 60, 5, NA, 15, 5, 5, 5), units = "mins", class = "difftime")), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -13L), groups = structure(list(id = 1:2, .rows = structure(list(1:8, 9:13), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of", "vctrs_vctr", "list"))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -2L), .drop = TRUE)) x lt;- new_interval(minute = 5) tsdata lt;- build_tsibble(Data, key = id, index = time, interval = x) tsdata lt;- fill_gaps(tsdata, .full = FALSE) Ответ №1:
Вероятно, это не окончательный ответ на то, что вы ищете, но это может помочь вам начать получать то, что вы хотите..
library(data.table) library(zoo) # Split to list by id L lt;- split(DT, by = "id") # Interpolate gl based on time ans lt;- lapply(L, function(x) { # build time series by minute temp lt;- data.table::data.table( id = unique(x$id), time = seq(min(x$time), max(x$time), by = 60)) # join in measured data temp[x, gl_measured := i.gl, on = .(time)] # imterpolate gl-values temp[, gl_approx := zoo::na.approx(gl_measured)] }) # Bind list together again final lt;- data.table::rbindlist(ans)