从现有数据框架中每两个连续行中的值创建数据框架

Question

我有数据帧z1

z1 <- data.frame(time=as.factor(rep(0.5:9.5,times=rep(c(9,10,8,11,12),2))),
            roi= rep(c(1:9,1:10,1:8,1:11,1:12),2), area=runif(100, 5.0, 7.5))

我想要创建一个新的数据框架，z2有带有条件的10*nrow(z1)行:在每个time值处，i in 1: c(nrow(z1) -1)的第二行(z1$roi[i:i+1] and z1$area[i:i+1])用于在z2中生成roi和area，如下所示

z2$roi <- seq(z1$roi[i],z1$roi[i+1], length.out = 10)
z2$area <- seq(z1$area[i],z1$area[i+1], length.out = 10)

如果数据帧z1看起来像：

    time roi     area
1    0.5   1 6.181150    #=z1$roi[1]
2    0.5   2 5.469366    #=z1$roi[2]
3    0.5   3 6.742525
.
.
.
98   9.5  10 6.063234
99   9.5  11 6.824393    #=z1$roi[99]
100  9.5  12 7.346298    #=z1$roi[100]

数据框架z2将是：

     time  roi      area
1     0.5 1.000000 6.181150     #=z1$roi[1]
2     0.5 1.111111 6.102063
.
.
.
9     0.5 1.888889 5.548453
10    0.5 2.000000 5.469366     #=z1$roi[2]
.
.
.
991   9.5 11.00000 6.824393     #=z1$roi[99]
992   9.5 11.11111 6.882383
.
.
.
999   9.5 11.88889 7.288309
1000  9.5 12.00000 7.346298     #=z1$roi[100]

有谁可以帮我？谢谢!

Answer 1

您可以使用approx()将其作为线性插值问题来处理。

s1 <- seq_len(nrow(z1)-1)
s2 <- rep(s1,each=9)

out <- approx(
  x    = seq_along(z1$area),
  y    = z1$area,
  xout = c(s2 + head(seq(0,1,length.out=10),-1), nrow(z1))
)$y

z1

#  time roi     area
#1  0.5   1 6.413124
#2  0.5   2 6.837422
#3  0.5   3 6.656612

然后使用行索引将结果重新组合起来：

cbind(z1[c(s2,nrow(z1)),], out)

#    time roi     area      out
#1    0.5   1 6.413124 6.413124
#1.1  0.5   1 6.413124 6.460268
#1.2  0.5   1 6.413124 6.507413
#1.3  0.5   1 6.413124 6.554557
#1.4  0.5   1 6.413124 6.601701
#1.5  0.5   1 6.413124 6.648845
#1.6  0.5   1 6.413124 6.695989
#1.7  0.5   1 6.413124 6.743134
#1.8  0.5   1 6.413124 6.790278
#2    0.5   2 6.837422 6.837422
#2.1  0.5   2 6.837422 6.817332
#2.2  0.5   2 6.837422 6.797242
#2.3  0.5   2 6.837422 6.777152
#2.4  0.5   2 6.837422 6.757062
#2.5  0.5   2 6.837422 6.736972
#2.6  0.5   2 6.837422 6.716882
#2.7  0.5   2 6.837422 6.696792
#2.8  0.5   2 6.837422 6.676702
#3    0.5   3 6.656612 6.656612

这种逻辑应该比为每一行计算一个序列要好得多。从一个快速而肮脏的测试中，1百万行的10秒到1分钟的顺序。