使用 data.table 对分组数据进行插值

这是我最初发布的问题的延续http://r.789695.n4.nabble.com/subset- Between-data-table-list-and-single-data-table-object-tp4673202.html http://r.789695.n4.nabble.com/subset-between-data-table-list-and-single-data-table-object-tp4673202.html。马修建议我在这里发布我的问题，所以我现在就这样做。

这是我的输入如下：

library(data.table)
library(pracma) # for the interp1 function


 tempbigdata1 <- data.table(c(14.80, 14.81, 14.82), c(7900, 7920, 7930),   c("02437100", "02437100", "02437100"))

 tempbigdata2 <- data.table(c(9.98, 9.99, 10.00), c(816, 819, 821),  c("02446500", "02446500", "02446500"))

 tempbigdata3 <- data.table(c(75.65, 75.66, 75.67), c(23600, 23700, 23800), c("02467000", "02467000", "02467000"))

  tempsbigdata <- rbind(tempbigdata1, tempbigdata2, tempbigdata3)

  setnames(tempsbigdata,c("y", "x", "site_no"))

  setkey(tempsbigdata, site_no)

tempsbigdata
   y        x       site_no
1: 14.80    7900        02437100
2: 14.81    7920        02437100
3: 14.82    7930        02437100
4:  9.98    816         02446500
5:  9.99    819         02446500
6: 10.00    821         02446500
7: 75.65    23600       02467000
8: 75.66    23700       02467000
9: 75.67    23800       02467000


 aimsmall <- data.table(c("02437100", "02446500", "02467000"), c(3882.65, 819.82, 23742.37), c(1830.0, 382.0, 10400.0))

 setnames(aimsmall,c("site_no", "mean", "p50"))

 setkey(aimsmall, site_no)

aimsmall
    site_no     mean    p50
1: 02437100     3882.65     1830
2: 02446500     819.82      382
3: 02467000     23742.37    10400

我正在使用这段代码来生成插值tempsbigdata$y使用aimsmall$mean值由site_no:

  meanpre <- tempsbigdata[,if(aimsmall$mean > min(tempsbigdata$x){
             interp1(tempsbigdata$x, tempsbigdata$y, 
                 xi = aimsmall$mean, method ="linear")},by=site_no]

这是函数的输出meanpre，但这是不正确的。

meanpre
    site_no        V1
1: 02437100     12.07599
2: 02437100     9.99410
3: 02437100     19.56813
4: 02446500     12.07599
5: 02446500     9.99410
6: 02446500     19.56813
7: 02467000     12.07599
8: 02467000     9.99410
9: 02467000     19.56813

这就是我想要得到的：

meanpre
    site_no     V1  
1: 02446500     9.99
2: 02467000     75.66

有什么建议么？谢谢。

更新1：

休，我过去使用过 approx 函数，它对于我的数据来说并不准确；但是，那interp1函数于pracma是准确的。这mean and p50中的列aimsmall＆ 这x值在tempsbigdata是放电值。这y in tempsbigdata代表标距高度。我正在使用interp1函数来确定适当的标距高度或y放电值或mean (and p50).

弗兰克，感谢您的建议和建议的代码。这是您建议的代码的输出：

tempsbigdata[aimsmall][,if(mean[1] > min(x)){interp1(tempsbigdata$x,tempsbigdata$y, xi = aimsmall$mean, method ="linear")},by=site_no]


site_no       V1
1: 02446500 12.07599
2: 02446500  9.99410
3: 02446500 75.66424
4: 02467000 12.07599
5: 02467000  9.99410 
6: 02467000 75.66424

当我运行以下代码时，我得到以下结果：

 interp1(tempsbigdata$x, tempsbigdata$y, xi = aimsmall$mean, method ="linear")


 [1] 12.07599  9.99410 75.66424

有什么办法可以得到这个回报吗？谢谢。

    site_no     V1  
1: 02446500     9.99
2: 02467000     75.66

UPDATE 2

Frank，谢谢您，我已经添加了代码，以便更轻松地在 R 中获取数据。Pracma 是数值方法例程的 R 包，从 GNU Octave [类似于 MATLAB(R)] 移植到 R。interp1函数是一维插值函数。

弗兰克，那太完美了（您对“do stuff”的 R 代码的最后评论）：

 tempsbigdata[aimsmall][,if(mean[1] > min(x)){interp1(x, y, xi = mean[1], method ="linear")},by=site_no]

 site_no       V1
 1: 02446500  9.99410
 2: 02467000 75.66424