在 R 中对分组数据使用近似函数

Question

我有一个大数据集，包含 Id、Vg、Device、Die、W、L 和其他列（与此问题无关）。我想在给定的 Id 值处对 Vg 进行插值，但必须对按列 Device 和 Die 分组的数据执行此操作。

我的样本数据看起来像

Die     Device      Id      Vg     W   L 
  1    Device1       1       0    10   1  
  1    Device1     1.2     0.1    10   1  
  1    Device1     1.3     0.2    10   1
  1    Device2       1       0    10   2
  1    Device2     1.2     0.1    10   2  
  1    Device2     1.3     0.2    10   2
  1    Device3       1       0    10   3
  1    Device3     1.2     0.1    10   3  
  1    Device3     1.3     0.2    10   3

每个芯片有 22 个独特的设备。有 67 个 die，每个 die 上有 22 个 Device name 是相同的。因此，如果我为 Id=1.25 插入 Vg，我希望为 Id=1.25 获得 Vg 的 22*67 值。

这是我正在尝试的代码

data_tidy%>%
  group_by(Die,Device)%>% #Die is numeric, Device is factor
  mutate(Vt=approx(x=log10(Id),y=Vg,xout=log10(3e-8*W/L))$y)

这类似于建议的，我正在从下面的 link 中复制建议的代码

df %>%
  group_by(variable) %>%
  arrange(variable, event.date) %>%
  mutate(time=seq(1,n())) %>%
  mutate(ip.value=approx(time,value,time)$y) %>%
  select(-time)

但是，当我执行上面的代码时，我收到一条错误消息

Error: impossible to replicate vector of size 18

Answer 1

这是一个 data.table 解决方案：

library(data.table)
f <- function(x) setDT(df)[,approx(Id,Vg,x), by=list(Device,Die)]
f(1.25)
#     Device Die    x    y
# 1: Device1   1 1.25 0.15
# 2: Device2   1 1.25 0.15
# 3: Device3   1 1.25 0.15

此处y列是插值。

在 R 中对分组数据使用近似函数

Using approx function on grouped data in R

interpolation

r