[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]:
我有一组数据如下，因为对方系统给的数据跨日整点 00:00的数据传输有异常
如下所示
日期 时间 参数A 参数B 参数C 参数D
2023-07-02 23:54 25 100 33 99
2023-07-02 23:57 25.1 128 40 89
2023-07-03 0:00
2023-07-03 0:03 25.8 111 52 101
2023-07-03 23:54 25.6 120 39 103
2023-07-04 23:57 27 157 55 88
2023-07-04 0:00
2023-07-04 0:03 24.6 155 48 93
我想使用内插法，上下数据取平均把各参数内插补资料进去，但因为字段太多，日期也有近2万笔
用一般for 循环发现跑很慢 然后我用apply 却跑不出来，求解
[程式范例]:
cal <- colnames(data)[-c(1:2)]
for(i in cal){
xset <- which(data$时间=="00:00")
for(j in xset ){
data[j,i] <- (data[j+1,i]+data[j-1,i])/2
}
}
[环境叙述]:
请提供 sessionInfo() 的输出结果，
R version 4.2.3 (2023-03-15 ucrt)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 22621)
Matrix products: default
locale:
[1] LC_COLLATE=Chinese (Traditional)_Taiwan.utf8 LC_CTYPE=Chinese
(Traditional)_Taiwan.utf8
[3] LC_MONETARY=Chinese (Traditional)_Taiwan.utf8
LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Chinese (Traditional)_Taiwan.utf8
[关键字]:

approx

刚刚试过approx 无法一次多个字段

用for loop update dataframe 本来就非常慢也没有效率稍微考虑一下怎么样舍弃掉for loop就可以加速了 这里应该有很多方法

这么整齐（一律是23:57至00:03）之间的话，把它们截出来两两平均再回填即可。这样做就没有loop。