将数据框中的每一列插入到新数据和 return 数据框 r

Question

我有一个包含许多位置的时间序列数据的数据框（行作为日期，列作为位置）。

Dates <- c(1950, 1960, 1970, 1980)
Well1 <- c(25, 30, 40, 28)
Well2 <- c(26, 29, 38, 25)
Well3 <- c(20, 25, 35, 19)
Inputs <- cbind.data.frame(Dates, Well1, Well2, Well3)

我有每个位置的新日期数据框。

Well1new <- c(1955, 1965, 1975, 1985)
Well2new <- Well1new + 1
Well3new <- Well2new + 1
NewDates <- cbind.data.frame(Well1new, Well2new, Well3new)

我需要根据每个输入日期和位置的插值以及 return 数据框，对每个位置的每个新日期进行插值。我可以一次轻松计算一个位置：

approx(Inputs$Dates, Inputs$Well1, NewDates$Well1new, rule = 2)$y
[1] 27.5 35.0 34.0 28.0
approx(Inputs$Dates, Inputs$Well2, NewDates$Well2new, rule = 2)$y
[1] 27.8 34.4 30.2 25.0
approx(Inputs$Dates, Inputs$Well3, NewDates$Well3new, rule = 2)$y
[1] 23.5 32.0 23.8 19.0

但是，实际上我会有数千个位置。我尝试使用 apply 循环遍历 NewDates 中的列，但我不明白如何相应地为 Inputs 列编制索引。我还想避免 for 循环，因为速度是一个问题（或者应用不比 for 循环快？）。

Answer 1

您可以使用 lapply 对所有孔进行如下计算。 lapply 与 for 循环的性能是一场长期争论，意见不一。我个人还是喜欢在可行的地方使用lapply

all.wells <- names(Inputs)[-1]
lapply(all.wells, function(x) {
    approx(Inputs$Dates, Inputs[,x], NewDates[,paste0(x, "new")], rule = 2)$y
  }
)

Answer 2

利用Map循环两个对象。

Map(approx, xout=NewDates, x=Inputs["Dates"], y=Inputs[-1], rule=2)

输出：

#$Well1new
#$Well1new$x
#[1] 1955 1965 1975 1985
# 
#$Well1new$y
#[1] 27.5 35.0 34.0 28.0
#...

将数据框中的每一列插入到新数据和 return 数据框 r

Interpolate over each column in a data frame to new data and return a data frame r

interpolation

r

apply