内建有 approx() 做线性内插。
你的资料也要预先做一点datetime处理，一并先写给你参考。
正好 approx() 可以接受 x 为时间格式，所以很容易。
library(dplyr)
library(readxl)
d <-
read_xlsx("testdata.xlsx") %>%
mutate(Sensor1_time_POSIXct =
as.POSIXct(Sensor1_time, format = "%Y%m%d %H:%M")) %>%
mutate(Sensor2_time_POSIXct =
as.POSIXct(Sensor2_time, format = "%Y%m%dT%H:%M")) %>%
mutate(
Sensor1_value_interpolated =
approx(Sensor1_time_POSIXct, Sensor1_value, Sensor2_time_POSIXct)$y
)
另可以参考我的旧文有图可以看不同的内插法的结果。
http://apansharing.blogspot.com/2012/12/
one-dimensional-interpolation-with-r.html
( https://bit.ly/3lO8jjy )
※ 引述《studioA (understand?)》之铭言：
: [问题类型]:
: 程式咨询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎么用R 写出来)
:
: [软件熟悉度]:
: 入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉)
: [问题叙述]:
: 我有两组湿度传感器的资料
: 两个传感器
: 传感器1(Sensor1) 每5~7分钟产生一笔资料
: 传感器2(Sensor1) 固定5分钟产生一笔资料
: 我现在预计用内插法 以传感器2时间为基准(就是每5分钟一笔)
: 把传感器1时间调整成固定5分钟 换算相对应时间点的湿度
: 但我发现我不会写这个逻辑 上网查套件 也查不到合适套件
: 所以只能上来求助各位 是否 已有的 内差法套件可以介绍
: 或是提点我 这个逻辑如何写法
: 以下是我预计要处理的 一小部分资料 请各位帮帮忙
: ppt.cc/fC80Cx