Discussion :

[CupOfAppleTea]

Bonjour,
Je dispose d'un jeu de données de température avec un pas de temps semi-horaire (30 min). Je souhaite procéder à une interpolation linéaire afin d'obtenir un pas de temps de 10 min. Cependant, le jeu de données est composé de quelques NA que je souhaite prendre en compte dans l'interpolation. Ainsi, lorsqu'une donnée manque (NA), je souhaite considérer la valeur suivante pour procéder à l'interpolation et augmenter mon pas de temps mais également recalculer par la même occasion la valeur manquante. Exemple:

Code :

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date	heure	Temp
6062012	800	15.026
6062012	830	15.481
6062012	900	15.892
6062012	930	16.374
6062012	1000	16.952
6062012	1030	16.884
6062012	1100	NAN
6062012	1130	17.947
6062012	1200	18.056
6062012	1230	18.177
6062012	1300	19.057
6062012	1330	18.716
6062012	1400	18.872
6062012	1430	17.657
6062012	1500	NAN
6062012	1530	NAN
6062012	1600	NAN
6062012	1630	18.228
6062012	1700	18.335

Ici, 1430 correspond à 14h30. Je souhaite donc procéder à une interpolation linéaire entre les valeurs de température des lignes 6 et 8 pour générer des valeurs à 15h10, 15h20, calculer la valeur manquante à 15h30 (ligne 7), et enfin 15h40 et 15h50.

Je me suis lancé dans un code assez long... qui ne fonctionne pas! et je ne comprends pas pourquoi. Le voici:

Code :

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tab=read.table("test.txt",header=TRUE)
t=1
tab1=tab[c(1:t),]
 
for (t in 1:length(tab$Tair)){
  if (tab$Tair[t]=="NAN"){
    b=tab[c(t-1,t+1),]
    v=tab$heure[t-1]
    time=c(v,v+60)
    b=cbind(b,time)
    b[,3]=as.numeric(b[,3])
    b[,4]=as.numeric(b[,4])
    reg=lm(b[,3]~b$time)
    a=as.vector(reg$coeff[2])
    b=as.vector(reg$coeff[1])
    for (i in seq(10,20,by=10)){
      tabtemp=data.frame(matrix(ncol=3,nrow=1))
      colnames(tabtemp)=c("date","heure","Tair")
      x=tab$time[2]+i
      y=a*x+b
      z=tab$date[t]
      u=tab$heure[t]+i
      tabtemp[1,]=c(z,u,y)
      tab1=rbind(tab1,tabtemp)
    }
    }else{
    if (tab$Tair[t+1]=="NAN"){
      b=tab[c(t,t+2),]
      v=tab$heure[t]
      time=c(v,v+60)
      b=cbind(b,time)
      b[,3]=as.numeric(b[,3])
      b[,4]=as.numeric(b[,4])
      reg=lm(b[,3]~b$time)
      a=as.vector(reg$coeff[2])
      b=as.vector(reg$coeff[1])
      for (i in seq(10,20,by=10)){
        tabtemp=data.frame(matrix(ncol=3,nrow=1))
        colnames(tabtemp)=c("date","heure","Tair")
        x=tab$heure[t]+i
        y=a*x+b
        z=tab$date[t]
        tabtemp[1,]=c(z,x,y)
        tab1=rbind(tab1,tabtemp)
      }
      tabtemp=data.frame(matrix(ncol=3,nrow=1))
      colnames(tabtemp)=c("date","heure","Tair")
      x=tab$heure[t]+30
      y=a*x+b
      z=tab$date[t]
      u=tab$heure[t+1]
      tabtemp[1,]=c(z,u,y)
      tab1=rbind(tab1,tabtemp)
      }else{
      b=tab[c(t,t+1),]
      v=tab$heure[t]
      time=c(v,v+30)
      b=cbind(b,time)
      b[,3]=as.numeric(b[,3])
      b[,4]=as.numeric(b[,4])
      reg=lm(b[,3]~b$time)
      a=as.vector(reg$coeff[2])
      b=as.vector(reg$coeff[1])
      for (i in seq(10,20,by=10)){
        tabtemp=data.frame(matrix(ncol=3,nrow=1))
        colnames(tabtemp)=c("date","heure","Tair")
        x=tab$heure[t]+i
        y=a*x+b
        z=tab$date[t]
        tabtemp[1,]=c(z,x,y)
        tab1=rbind(tab1,tabtemp)
      }
      tabtemp2=data.frame(matrix(ncol=3,nrow=1))
      colnames(tabtemp2)=c("date","heure","Tair")
      tabtemp2[1,]=tab[t+1,]
      tab1=rbind(tab1,tabtemp2)
    }
  }
}
}
 
tab1

Ce code ne prend pour l'instant pas en compte le fait que l'on puisse rencontrer plusieurs NA consécutifs. Je ne voulais pas faire trop compliqué pour commencer..

En pièce jointe, une partie du fichier de données.

Merci beaucoup pour votre aide!