基于R
中的移动时间窗口连接数据
我有每小时记录的天气数据,以及每4小时记录的位置数据(X,Y)。我想知道X,Y位置的温度。天气数据并非完全同时出现。所以,我已经为每个位置编写了这个循环来扫描天气数据,寻找日期/时间中的“最接近”并从那个时间提取数据。问题是我写它的方式,对于位置#2,它扫描天气数据但不允许分配为位置#1分配的最近时间信息。说位置#1& 2点在下午6点和下午6点10分钟内拍摄,最近的天气时间是下午6点。我无法让它在下午6点允许天气数据作为选项。我有点像这样设置,因为200个位置进入我的位置数据集(比如3个月),我不希望它从时间0开始从天气数据,当我知道最接近的天气数据是刚刚计算的最后一个位置,恰好是该数据集的3个月。下面是一些示例数据和我的代码。我不知道这是否有意义。
<h6>####Location data</h6>
<p>X Y DateTime <br />
1 2 4/2/2003 18:01:01
3 2 4/4/2003 17:01:33
2 3 4/6/2003 16:03:07
5 6 4/8/2003 15:03:08
3 7 4/10/2003 14:03:06
4 5 4/2/2003 13:02:00
4 5 4/4/2003 12:14:43
4 3 4/6/2003 11:00:56
3 5 4/8/2003 10:02:06</p>
<h2>2 4 4/10/2003 9:02:19</h2>
<p>Weather Data
DateTime WndSp WndDir Hgt
4/2/2003 17:41:00 8.17 102.86 3462.43
4/2/2003 20:00:00 6.70 106.00 17661.00
4/2/2003 10:41:00 6.18 106.00 22000.00
4/2/2003 11:41:00 5.78 106.00 22000.00
4/2/2003 12:41:00 5.48 104.00 22000.00
4/4/2003 17:53:00 7.96 104.29 6541.00
4/4/2003 20:53:00 6.60 106.00 22000.00
4/4/2003 19:41:00 7.82 105.00 7555.00
4/4/2003 7:41:00 6.62 105.00 14767.50
4/4/2003 8:41:00 6.70 106.00 17661.00
4/4/2003 9:41:00 6.60 106.00 22000.00
4/5/2003 20:41:00 7.38 106.67 11156.67
4/6/2003 18:07:00 7.82 105.00 7555.00
4/6/2003 21:53:00 6.18 106.00 22000.00
4/6/2003 21:41:00 6.62 105.00 14767.50
4/6/2003 4:41:00 7.96 104.29 6541.00
4/6/2003 5:41:00 7.82 105.00 7555.00
4/6/2003 6:41:00 7.38 106.67 11156.67
4/8/2003 18:53:00 7.38 106.67 11156.67
4/8/2003 22:53:00 5.78 106.00 22000.00
4/8/2003 1:41:00 5.78 106.00 22000.00
4/8/2003 2:41:00 5.48 104.00 22000.00
4/8/2003 3:41:00 8.17 102.86 3462.43
4/10/2003 19:53:00 6.62 105.00 14767.50
4/10/2003 23:53:00 5.48 104.00 22000.00
4/10/2003 22:41:00 6.70 106.00 17661.00
4/10/2003 23:41:00 6.60 106.00 22000.00
4/10/2003 0:41:00 6.18 106.00 22000.00
4/11/2003 17:41:00 8.17 102.86 3462.43</p>
<h2>4/12/2003 18:41:00 7.96 104.29 6541.0</h2>
。
weathrow = 1
for (i in 1:nrow(SortLoc)) {
t = 0
while (t < 1) {
timedif1 = difftime(SortLoc$DateTime[i], SortWeath$DateTime[weathrow], units="auto")
timedif2 = difftime(SortLoc$DateTime[i], SortWeath$DateTime[weathrow+1], units="auto")
if (timedif2 < 0) {
if (abs(timedif1) < abs(timedif2)) {
SortLoc$WndSp[i]=SortWeath$WndSp[weathrow]
SortLoc$WndDir[i]=SortWeath$WndDir[weathrow]
SortLoc$Hgt[i]=SortWeath$Hgt[weathrow]
} else {
SortLoc$WndSp[i]=SortWeath$WndSp[weathrow+1]
SortLoc$WndDir[i]=SortWeath$WndDir[weathrow+1]
SortLoc$Hgt[i]=SortWeath$Hgt[weathrow+1]
}
t = 1
}
if (abs(SortLoc$DateTime[i] - SortLoc$DateTime[i+1] < 50)) {
weathrow=weathrow
} else {
weathrow = weathrow+1
#if(weathrow = nrow(SortWeath)){t=1}
}
} #end while
}
没有找到相关结果
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2 个回复
桑娠贯涤
函数来查找最接近的值:
在你的情况下,可能需要一些
。
一些补充:你永远不应该,绝对新手在for循环中为ѭ6添加值。检查这个比较:
版本慢了20多倍,如果它包含更多行,则差异更大。 因此,如果您更改脚本并首先初始化结果向量:
然后在循环中更新值
并在最后(循环外)更新适当的列:
它应该运行得更快。
唤副埂侧壬
这里仍然有一些区域可以提高效率,但考虑到比较是矢量化的并且可以调整窗口,这应该是相当快速的。