通过取 2x2 空间平均值将 data.frame 从 8x8 缩小到 4x4

Shrink data.frame from 8x8 to 4x4 by taking 2x2 spatial averages

假设我有以下数据框,其中每个观察值表示 2D 中特定点的给定变量 space:

data = data.frame(col1 = c(1,2,3,4,5,6,7,8), col2 = c(2,3,'NA',5,6,7,8,9), col3 = c(3,4,5,6,7,8,9,10), col4 = c(2,3,4,1,2,6,7,8),
                  col5 = c(2,3,'NA','NA',6,7,8,9), col6 = c(1,2,3,5,6,7,8,9), col7 = c(1,2,3,4,6,7,'NA','NA'), col8 = c(1,2,3,4,5,6,'NA','NA'))

> print(data)
  col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8
1    1    2    3    2    2    1    1    1
2    2    3    4    3    3    2    2    2
3    3   NA    5    4   NA    3    3    3
4    4    5    6    1   NA    5    4    4
5    5    6    7    2    6    6    6    5
6    6    7    8    6    7    7    7    6
7    7    8    9    7    8    8   NA   NA
8    8    9   10    8    9    9   NA   NA

数据帧为 8x8(8 列和 8 行),因此总共有 36 个 obs。

我需要通过计算每个 2x2 观察组的平均值将其缩小到 4x4 数据框。

2x2 NA 组应该 return 一个 NA 值,而如果在 2x2 组中存在 < 4 个 NA,则平均值必须排除它们,例如2,2,2,NA = 2 的平均值。

这是我想要的输出:

newcol1  newcol2  newcol3  newcol4
   2        3        2       1.50
   4        4        4       3.50
   6       5.75     6.50      6
   8       8.50     8.50      NA

我想我可以用 for 循环解决这个问题,这是我尝试但没有成功的方法:

a = 1
b = 2

for (i in 1:15) {
      test[[i]] = mean(c(data[a,a], data[a,b], data[b,a], data[b,b]))
      test[[i]] = mean(c(data[a+i,a+i], data[a+i,b+i], data[b+i,a+i], data[b+i,b+i]))
}

我在网上搜索了很多,但没有找到任何类似的问题或解决方案。

有什么建议吗?

有没有可以做这种空间分析的R包?

这是一个愚蠢的解决方案(不是非常普遍),但适用于有限的示例。我想有一个更聪明的方法。

R8toR4 <- function(mat) {
  stopifnot(identical(dim(mat), c(8L, 8L)))

  out <- matrix(nrow = 4, ncol = 4)

  for (i in 1:nrow(out)) {
    for (j in 1:ncol(out)) {
      submatrix <- mat[i * 2 - c(1, 0), j * 2 - c(1, 0)]
      if (all(is.na(submatrix))) {
        out[i, j] <- NA
      } else {
        out[i, j] <- mean(submatrix, na.rm = TRUE)
      }
    }
  }

  out
}


DataMatrix <- as.matrix(data)
R8toR4(DataMatrix)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2 3.00  2.0  1.5
[2,]    4 4.00  4.0  3.5
[3,]    6 5.75  6.5  6.0
[4,]    8 8.50  8.5   NA

来自链接 post,使用 @flodel answer,将 sum 替换为 mean

a <- as.matrix(data)

#convert matrix from char to num, ignore warnings, they are due to NAs
class(a) <- "numeric" 

#adapted from @flodel 
res <- tapply(a, list((row(a) + 1L) %/% 2L, (col(a) + 1L) %/% 2L), mean, na.rm = TRUE)

# remove NANs
res[ is.nan(res) ] <- NA
res
#   1    2   3   4
# 1 2 3.00 2.0 1.5
# 2 4 4.00 4.0 3.5
# 3 6 5.75 6.5 6.0
# 4 8 8.50 8.5  NA