Oi Fernando, o problema é que não entendo o que é o valor de n que vc quer para cada caso. b On Oct 2, 2014 4:16 PM, "Fernando Souza" <nandodesouza@gmail.com> wrote:
Caro Benilton, tudo bem? O código que você me passou fez exatamente o que eu queria, mas estou tendo o seguinte problema. Na função approx () eu determino o número de medidas fixas (n) entre observações. No entanto eu tenho número de observações diferentes entre animais e intervalo entre observações diferentes. Por exemplo: Animal 1 possuo 4 pesagens intervaladas de 10 dias (ou seja 40 observações) ,animal 2 tenho 3 pesagens intervaladas 15 dias (75 observações) etc... e sendo assim ao determinar um número fixo (n) p.ex aprrox(x,y,n=15) eu terei 60 observações para o animal 1 (excedente de 10) e 75 observações animais 2 (exato)
Eu estou pensando em uma função que pudesse alterar o valor de n para cada intervalo entre observações. Como é possível fazer isso
dados2<-structure(list(Animal = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 8L, 8L, 8L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 24L, 24L, 24L, 34L, 34L, 34L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L), .Label = c("1", "12", "14", "15", "17", "18", "19", "2", "21", "22", "23", "25", "26", "*27", "28", "3", "30", "32", "34", "35", "37", "38", "39", "4", "40", "41", "42", "43", "44", "46", "47", "48", "49", "5", "50", "53", "7", "8", "9"), class = "factor"), Gest = c(140L, 140L, 140L, 140L, 140L, 140L, 100L, 100L, 100L, 130L, 130L, 130L, 130L, 130L, 130L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 140L, 140L, 140L, 140L, 140L, 140L), Manej = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), Data = structure(c(-715270, -715256, -715241, -715228, -715214, -715193, -715270, -715256, -715235, -715270, -715256, -715241, -715228, -715214, -715200, -715270, -715256, -715235, -715270, -715256, -715235, -715270, -715256, -715241, -715228, -715214, -715193), class = "Date"), IntervaloPeso = c(14L, 15L, 13L, 14L, 21L, 0L, 14L, 21L, 0L, 14L, 15L, 13L, 14L, 14L, 0L, 14L, 21L, 0L, 14L, 21L, 0L, 14L, 15L, 13L, 14L, 21L, 0L), Peso = c(37, 38.2, 41, 42.9, 43, 49, 40, 41.8, 40.8, 38, 39.9, 41.9, 45.2, 46.2, 51.8, 40, 40.9, 41.9, 32.3, 34.9, 35, 35.1, 36.5, 35.2, 38.3, 38, 40.5)), .Names = c("Animal", "Gest", "Manej", "Data", "IntervaloPeso", "Peso"), row.names = c(NA, 27L), class = "data.frame")
library(plyr) library(zoo) intervalo<- ddply(dados2, .(Animal), summarise, intervalo = diff(Data)) #intervalo entre medidas n_observacao<- as.vector(table(dados2$Animal)) #nunero de observações em cada animal
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #isso é que esto tentando fazer ! mas não funciona myf2<-function(mydf,intervalo){ + for(i in 1:length(intervalo$periodo)){ + approx(mydf$Data,mydf$Peso,n=intervalo$periodo[i])} } res <- dlply(dados2, .(Animal), myf2)
#----------------------------------------------------------------------------------------------- Exemplo do Benilton, n fixo igual a 15
myf <- function(mydf) with(mydf, approx(Data, Peso,n= 15)) #esta funçao realiza a interpolaçao agrupada por animal
res <- dlply(dados2, .(Animal), myf)
#------------------------------------Conversão da lista Res para dataframe--------------------------------------------------------------------------------------
df<-data.frame(Data=unlist(sapply(res, "[", 1)),Peso=unlist(sapply(res,"[",2))) #remove os dados da lista e o converte em data frame ID<-row.names(df)#captura os nomes das linhas do data frame df<-cbind(ID,df)#adiciona os nomes da linha como coluna de identificaçao row.names(df)<-NULL#remove nome das linhas df$Data<-as.Date(df$Data) #base de dados com formato de data corrigida df$Animal<-factor(rep(unique(levels(dados2$Animal)),each=50))
On 01-10-2014 15:50, Benilton Carvalho wrote:
Oi Fernando,
alguns comentarios antes.... Quando vc diz de interpolar, vc quer "peso" como sendo sua variavel "Y" e "dia/data/etc" como eixo "X"... correto?
Se for este o caso, a sua chamada de 'approx' esta' incorreta... o "X" e' o primeiro argumento... e o "Y" e' o segundo.
Alem disso, no codigo abaixo, colocarei a interpolacao para funcionar direto das datas... se isso vai fazer sentido (ou nao), deixo pra vc "descobrir" (a dica e' que o R vai achar uma representacao numerica para data e converte-la antes do ajuste... experimente um pouco e veja se e' conveniente para o seu caso. Se nao for, crie a variavel adequada a priori).
Usando o seu conjunto de dados de exemplo (colado abaixo apenas para conveniencia):
set.seed(20) dados<-data.frame(ANIMAL=factor(rep(1:5,each=4)), Peso=rnorm(20,30,4), data=sample(seq(as.Date("01/04/2009",'%d/%m/%Y'), as.Date("30/04/2009",'%d/%m/%Y'),length.out=30), 20), day=1:20)
Tudo o que vc precisa e' criar uma funcao que funcione num data.frame de mesma estrutura que este acima.... Veja o codigo abaixo:
myf <- function(mydf) with(mydf, approx(data, Peso))
Tudo o que a funcao 'myf' faz e' a interpolacao Peso x data num data.frame generico chamado 'mydf'... Note que a funcao e' burra o suficiente pra nao saber que existem animais diferentes... mas se vc tivesse um data.frame para cada animal, isso funcionaria...
Entao agora e' dividir os data.frames por animal e ter os resultados... Para isso, eu gosto de usar o pacote 'plyr'... Como a entrada de dados e' a partir de um data.frame (d) e a saida eu quero que seja numa lista (l), entao vc usa o comando 'dlply'...
library(plyr) res <- dlply(dados, .(ANIMAL), myf)
Por fim, o que isso faz e': pegar o seu data.frame completo, quebrar em data.frames menores usando a variavel 'ANIMAL' e, em cada data.frame menor, aplicar a funcao 'myf'.... Seu resultado 'res', e' uma lista... cada elemento da lista e' um resultado do approx para cada animal...
b
set.seed(20) dados<-data.frame(ANIMAL=factor(rep(1:5,each=4)), Peso=rnorm(20,30,4), data=sample(seq(as.Date("01/04/2009",'%d/%m/%Y'), as.Date("30/04/2009",'%d/%m/%Y'),length.out=30), 20), day=1:20) myf <- function(mydf) with(mydf, approx(data, Peso)) library(plyr) res <- dlply(dados, .(ANIMAL), myf)
Em 1 de outubro de 2014 14:16, Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com> escreveu:
Caros amigos
Estou necessitando faze a interpolação de algumas pesagens tomadas em diferentes animais. Eu preciso da interpolação feita para cada animal separadamente e o intervalo entre medidas não é fixo. Eu estou utilizando a função approx() no entanto devido ao número de animais utilizados fica muito dispendioso fazer fazer esta interpolação uma a uma. Por isso gostaria de uma função onde um pudesse automatizar este procedimento.
set.seed(20) dados<-data.frame(ANIMAL=factor(rep(1:5,each=4)),Peso=rnorm(20,30,4), data=sample(seq(as.Date("01/04/2009",'%d/%m/%Y'), as.Date("30/04/2009",'%d/%m/%Y'),length.out=30),20),day=1:20)
Estou tentando fazer uma função que estime os pontos da interpolação agrupados por Animal . Entretanto tenho pouco conhecimento em programação para fazer isso. Tenho tentado fazer isso, sem muito sucesso. Alguém poderia me ajudar? Abraços
aprendendo<-function(dados){ niveis<-levels(dados$ANIMAL) dia<-diff(dados$data) for(i in min(niveis):max(niveis)){
b<- approx(dados[dados$ANIMAL==as.numeric(i),]$Peso,dados[dados$ANIMAL==as.numeric(i),]$data),n=15) } return(b) } _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
_______________________________________________ R-br mailing listR-br@listas.c3sl.ufpr.brhttps://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.