计算后操作动物园对象列

Question

我有一个很大的时间序列数据集，显示不同时间的温度。在这个系列中有许多缺失值(NA)，所以我使用线性插值来使用imputeTS包来计算缺失的值。在插值之前，我被告知要为作为动物园对象的计算值创建一个列。这取代了任何NA的温度和推测的温度。

我正在做采暖度日分析，这是一个建筑物加热到室温所需的暖气。如果室外温度低于15.5度，则需要加热。我希望忽略(或设置为NA) 15.5以上的数值，只关注以下的温度。然后，我想计算加热度日，它是(15.5-温度)*1/24(一天24小时)。这通常很简单，但是我对动物园的东西有麻烦。有人能帮忙吗？

数据的一个例子是：

DateTimes <- as.POSIXct(c("2009-01-01 00:00:00", "2009-01-01 01:00:00", "2009-01-01 02:00:00", "2009-01-01 03:00:00", "2009-01-01 04:00:00", "2009-01-01 05:00:00", "2009-01-01 06:00:00"))
MeanTemp <- c(0.8, 0.7, 0.7, NA, 0.8, 0.9, 1.1)

HourTemp <- data.frame(DateTimes, MeanTemp) 

以下是我的归罪步骤：

#Use linear interpolation to impute missing values
TempImp <- zoo(HourTemp$MeanTemp, HourTemp$DateTimes)
TempImp <- imputeTS::na.interpolation(TempImp, option = "linear")
#Add imputed values to data
as.data.frame(HourTemp)
HourTemp$airTempImp <- round(TempImp,1)
#Add imputed flag
HourTemp$Imputed <- ifelse(is.na(HourTemp$MeanTemp), "Imputed", "Observed")
HourTemp

计算成功，用估计替换NA值，但我不能像开头段落中所指定的那样操纵动物园对象“airTempImp”来创建一个加热度日列。

我试过使用ifelse，ifelse.zoo，transform，但是似乎没有一个在工作！

谢谢!

Answer 1

听起来好像您还没有将zoo对象转换成一个更通用的R对象(但是您没有给出产生它的错误消息或代码，所以我不能100%肯定)。

在这种情况下，您可以使用as.vector函数(参见https://www.rdocumentation.org/packages/zoo/versions/1.8-6/topics/as.zoo)将zoo对象转换为vector，您可以将其添加到data.frame中。

下面的示例代码删除了imputeTS，就像G. Grothendieck在评论中说的一样，因为动物园的na.approx做线性插值。

# install.packages("zoo")
library("zoo")

DateTimes <- as.POSIXct(c(
  "2009-01-01 00:00:00", "2009-01-01 01:00:00",
  "2009-01-01 02:00:00", "2009-01-01 03:00:00",
  "2009-01-01 04:00:00", "2009-01-01 05:00:00", "2009-01-01 06:00:00"))
MeanTemp <- c(0.8, 0.7, 0.7, NA, 0.8, 0.9, 1.1)
HourTemp <- data.frame(DateTimes, MeanTemp)
TempImp <- zoo(HourTemp$MeanTemp, HourTemp$DateTimes)

# use zoo's linear interpolation
HourTemp$airTempImp <- as.vector(na.approx(TempImp))
HourTemp$Imputed <- ifelse(is.na(HourTemp$MeanTemp), "Imputed", "Observed")

# calculates the heating degree day per hour if temp > 15.5,
# else sets to 0 (no heating)
HourTemp$HeatingDegreeDay <- ifelse(
  HourTemp$airTempImp > 15.5,
  0, # no heating
  (15.5 - HourTemp$airTempImp) / 24
)

将产生以下结果：

HourTemp
            DateTimes MeanTemp airTempImp  Imputed HeatingDegreeDay
1 2009-01-01 00:00:00      0.8       0.80 Observed        0.6125000
2 2009-01-01 01:00:00      0.7       0.70 Observed        0.6166667
3 2009-01-01 02:00:00      0.7       0.70 Observed        0.6166667
4 2009-01-01 03:00:00       NA       0.75  Imputed        0.6145833
5 2009-01-01 04:00:00      0.8       0.80 Observed        0.6125000
6 2009-01-01 05:00:00      0.9       0.90 Observed        0.6083333
7 2009-01-01 06:00:00      1.1       1.10 Observed        0.6000000

Answer 2

您的解决方案太复杂了--因为您似乎想要一个data.frame，所以不需要将数据转换为动物园对象。

直接将na_interpolation从imputeTS应用于data.frame (imputeTS可以处理各种输入，例如data.frame、vector、zoo、ts、xts、tibble、tsibble)

只是：

library(imputeTS)
DateTimes <- as.POSIXct(c("2009-01-01 00:00:00", "2009-01-01 01:00:00", 
  "2009-01-01 02:00:00", "2009-01-01 03:00:00", "2009-01-01 04:00:00",
  "2009-01-01 05:00:00", "2009-01-01 06:00:00"))

MeanTemp <- c(0.8, 0.7, 0.7, NA, 0.8, 0.9, 1.1)
HourTemp <- data.frame(DateTimes, MeanTemp)

Imputed <- imputeTS::na.interpolation(HourTemp, option = "linear")

在本例中，imputeTS将忽略日期列并填充数据列。