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) }
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.
Muito obrigado Benilton! Era exatamente isso que queria. Estava seguindo por caminhos tão complicados. Obrigado por tudo 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 <mailto: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 <mailto: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 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.
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 <mailto: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 <mailto: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 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.
Para parte final do seu script ("Conversão da lista Res para dataframe") acho (não testado nos seus dados) que com um df <- melt(res) você converte para dataframe. A função melt está disponível no pacote reshape2. 2014-10-02 16:15 GMT-03:00 Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com>:
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.
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-- ############################################################### ## Jônatan Dupont Tatsch ## Professor do Departamento de Física ## Centro de Ciências Exatas e Naturais (CCNE) ## Universidade Federal de Santa Maria ## Faixa de Camobi, Prédio 13 - Campus UFSM - Santa Maria, RS, Brasil - 97105-900 ## Telefone: +55(55)33012083 ## www.ufsm.br/meteorologia ###############################################################
Obrigado pela atenção Essa conversão eu consegui fazer. O código gera o dataframe da forma como quero o meu problema é conseguir gerar o número de observações correta para cada intervalo entre observações para que a quantidade de valores gerados coincida com o restante do banco de dados que possuo On 02-10-2014 16:37, Jônatan wrote:
Para parte final do seu script ("Conversão da lista Res para dataframe") acho (não testado nos seus dados) que com um df <- melt(res) você converte para dataframe. A função melt está disponível no pacote reshape2.
2014-10-02 16:15 GMT-03:00 Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com <mailto:nandodesouza@gmail.com>>:
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 <mailto: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 <mailto: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.
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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.
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É o seguinte. Os dados que tenho são de pesagens de animais . Em geral estas pesagens são feitas a intervalos fixos (por exemplo a cada 15 dias). sendo assim para estimar os pesos diários entre duas pesagens eu pretendo interpolar 13 valores entre as medidas. Acontece que nestes dados nas pesagens não ocorreram em intervalos fixos e sendo assim para o animal 1 por e xemplo para a pesagem na data 1 e pesagem na data 2 tenho intervalo de 13 dias, entre a pesagem na data 2 e pesagem na data 3 tenho 10 dias de intervalo e o mesmo ocorre para outros animais. Na função approx(x,y,n) é possível definir o número de valores interpolados no argumento n. O default é 50, ou seja ele interpola 50 dados entre dois pares (x1,y1) (x2,y2) e 50 dados para os pares (x2,y2)(x3,y3). Acontece que se no intervalo deste último par de coodernada (ond x(i) é data) necessitar de 20 valores (intervalo de 20 dias) eu não tenho como controlar, pois será gerado 50 dados. Por isso estou pensando em uma forma de ler o intervalo entre duas coordenadas (x,y) e fornecer este valor para o agumento n da função approx. Pois da forma como está sendo interpolado para alguns animais tenho de deletar valores enquanto em outros terei de adicionar mais. Att On 02-10-2014 19:47, Benilton Carvalho wrote:
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 <mailto: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 <mailto: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 <mailto: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.
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Pelo que entendi, tu queres ter um peso interpolado para cada dia entre o período de medidas de peso de cada animal? dados3 <- droplevels(dados2) ## lista com dados divididos por animal s <- split(x = dados3, f = dados3$Animal) ## looping para na série de cada animal l <- lapply(s, function(x) { # x <- s[[1]] print(unique(as.character(x$Animal))) x0 <- subset(x, sel = c("Data", "Animal", "Peso")) ## datas de referência, desde o primeiro dia ao último com peso dref <- data.frame(Data = seq(min(x$Data), max(x$Data), by = "days")) ## gera série de pesos com NAs para as datas sem medida m <- merge(dref, x, all = T) ## repete o ID do animal m$Animal <- sort(unique(m$Animal)) ## interpola peso para cada dia do período entre a 1a e última medida m$Peso_int <- approx(x = m$Data, y = m$Peso, xout = m$Data)$y m }# end fun )# end lapply res <- ldply(l) 2014-10-02 21:57 GMT-03:00 Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com>:
É o seguinte. Os dados que tenho são de pesagens de animais . Em geral estas pesagens são feitas a intervalos fixos (por exemplo a cada 15 dias). sendo assim para estimar os pesos diários entre duas pesagens eu pretendo interpolar 13 valores entre as medidas. Acontece que nestes dados nas pesagens não ocorreram em intervalos fixos e sendo assim para o animal 1 por e xemplo para a pesagem na data 1 e pesagem na data 2 tenho intervalo de 13 dias, entre a pesagem na data 2 e pesagem na data 3 tenho 10 dias de intervalo e o mesmo ocorre para outros animais. Na função approx(x,y,n) é possível definir o número de valores interpolados no argumento n. O default é 50, ou seja ele interpola 50 dados entre dois pares (x1,y1) (x2,y2) e 50 dados para os pares (x2,y2)(x3,y3). Acontece que se no intervalo deste último par de coodernada (ond x(i) é data) necessitar de 20 valores (intervalo de 20 dias) eu não tenho como controlar, pois será gerado 50 dados. Por isso estou pensando em uma forma de ler o intervalo entre duas coordenadas (x,y) e fornecer este valor para o agumento n da função approx.
Pois da forma como está sendo interpolado para alguns animais tenho de deletar valores enquanto em outros terei de adicionar mais.
Att
On 02-10-2014 19:47, Benilton Carvalho wrote:
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.
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-- ############################################################### ## Jônatan Dupont Tatsch ## Professor do Departamento de Física ## Centro de Ciências Exatas e Naturais (CCNE) ## Universidade Federal de Santa Maria ## Faixa de Camobi, Prédio 13 - Campus UFSM - Santa Maria, RS, Brasil - 97105-900 ## Telefone: +55(55)33012083 ## www.ufsm.br/meteorologia ###############################################################
Olá Jônatan. Muito obrigado era exatamente isso que queria. Uma interpolação mais flexível. tenho uma banco de dados muito grande e fazer tudo isso na mão seria muito dispendioso. Irei estudar seu código para compreender e absorver este conhecimento. Aproveitando quero também agradecer ao Benilton pela ajuda, que me me será útil em outro banco de dados que possuo. Meus sinceros agradecimentos On 02-10-2014 22:22, Jônatan wrote:
Pelo que entendi, tu queres ter um peso interpolado para cada dia entre o período de medidas de peso de cada animal?
dados3 <- droplevels(dados2) ## lista com dados divididos por animal s <- split(x = dados3, f = dados3$Animal)
## looping para na série de cada animal l <- lapply(s, function(x) { # x <- s[[1]] print(unique(as.character(x$Animal))) x0 <- subset(x, sel = c("Data", "Animal", "Peso")) ## datas de referência, desde o primeiro dia ao último com peso dref <- data.frame(Data = seq(min(x$Data), max(x$Data), by = "days")) ## gera série de pesos com NAs para as datas sem medida m <- merge(dref, x, all = T) ## repete o ID do animal m$Animal <- sort(unique(m$Animal)) ## interpola peso para cada dia do período entre a 1a e última medida m$Peso_int <- approx(x = m$Data, y = m$Peso, xout = m$Data)$y m }# end fun )# end lapply
res <- ldply(l)
2014-10-02 21:57 GMT-03:00 Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com <mailto:nandodesouza@gmail.com>>:
É o seguinte. Os dados que tenho são de pesagens de animais . Em geral estas pesagens são feitas a intervalos fixos (por exemplo a cada 15 dias). sendo assim para estimar os pesos diários entre duas pesagens eu pretendo interpolar 13 valores entre as medidas. Acontece que nestes dados nas pesagens não ocorreram em intervalos fixos e sendo assim para o animal 1 por e xemplo para a pesagem na data 1 e pesagem na data 2 tenho intervalo de 13 dias, entre a pesagem na data 2 e pesagem na data 3 tenho 10 dias de intervalo e o mesmo ocorre para outros animais. Na função approx(x,y,n) é possível definir o número de valores interpolados no argumento n. O default é 50, ou seja ele interpola 50 dados entre dois pares (x1,y1) (x2,y2) e 50 dados para os pares (x2,y2)(x3,y3). Acontece que se no intervalo deste último par de coodernada (ond x(i) é data) necessitar de 20 valores (intervalo de 20 dias) eu não tenho como controlar, pois será gerado 50 dados. Por isso estou pensando em uma forma de ler o intervalo entre duas coordenadas (x,y) e fornecer este valor para o agumento n da função approx.
Pois da forma como está sendo interpolado para alguns animais tenho de deletar valores enquanto em outros terei de adicionar mais.
Att
On 02-10-2014 19:47, Benilton Carvalho wrote:
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 <mailto: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 <mailto: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 <mailto: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.
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-- ############################################################### ## Jônatan Dupont Tatsch ## Professor do Departamento de Física ## Centro de Ciências Exatas e Naturais (CCNE) ## Universidade Federal de Santa Maria ## Faixa de Camobi, Prédio 13 - Campus UFSM - Santa Maria, RS, Brasil - 97105-900 ## Telefone: +55(55)33012083 ## www.ufsm.br/meteorologia <http://www.ufsm.br/meteorologia> ###############################################################
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myf2 <- function(df){ pesoFun <- with(df, approxfun(Data, Peso)) dts <- with(df, range(Data)) dates <- seq(dts[1], dts[2], by='days') pred <- data.frame(Data=dates, Animal=unique(df$Animal), PesoPred=pesoFun(dates)) merge(df, pred, all=TRUE) } library(plyr) out <- ddply(dados2, .(Animal), myf2) b Em 2 de outubro de 2014 21:57, Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com> escreveu:
É o seguinte. Os dados que tenho são de pesagens de animais . Em geral estas pesagens são feitas a intervalos fixos (por exemplo a cada 15 dias). sendo assim para estimar os pesos diários entre duas pesagens eu pretendo interpolar 13 valores entre as medidas. Acontece que nestes dados nas pesagens não ocorreram em intervalos fixos e sendo assim para o animal 1 por e xemplo para a pesagem na data 1 e pesagem na data 2 tenho intervalo de 13 dias, entre a pesagem na data 2 e pesagem na data 3 tenho 10 dias de intervalo e o mesmo ocorre para outros animais. Na função approx(x,y,n) é possível definir o número de valores interpolados no argumento n. O default é 50, ou seja ele interpola 50 dados entre dois pares (x1,y1) (x2,y2) e 50 dados para os pares (x2,y2)(x3,y3). Acontece que se no intervalo deste último par de coodernada (ond x(i) é data) necessitar de 20 valores (intervalo de 20 dias) eu não tenho como controlar, pois será gerado 50 dados. Por isso estou pensando em uma forma de ler o intervalo entre duas coordenadas (x,y) e fornecer este valor para o agumento n da função approx.
Pois da forma como está sendo interpolado para alguns animais tenho de deletar valores enquanto em outros terei de adicionar mais.
Att
On 02-10-2014 19:47, Benilton Carvalho wrote:
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.
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