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)
             }
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