Как изменить разрешение (или регрид) данных в R

Вот способ сделать это с помощью plyr::ddply() - вероятно, это будет немного медленным для вашего размера таблицы, в зависимости от того, как часто вы хотите менять сетку. Я подумаю, как это сделать с помощью data.table, который должен быть быстрее:

require(plyr)
# make your data frame
I<-data.frame(lat=seq(0.5,1000,0.5),lon=1,tmp=sample(1:100,2000,replace=T))

# make an adjustment grid
k<-expand.grid(c(0,0.25),c(0,0.25),0)

# use plyr:ddply() to expand out each entry into the correponding 4 entries
new_I<-ddply(I,.(lat,lon),function(x)as.list(x)+k)
colnames(new_I)<-c("lat","lon","newlat","newlon","tmp")

head(new_I)

  lat lon newlat newlon tmp
1 0.5   1   0.50   1.00  64
2 0.5   1   0.75   1.00  64
3 0.5   1   0.50   1.25  64
4 0.5   1   0.75   1.25  64
5 1.0   1   1.00   1.00  31
6 1.0   1   1.25   1.00  31

На самом деле, если подумать, вот лучший способ с точки зрения времени (хотя это немного похоже на взлом и дает вам меньше контроля для дополнительной обработки данных, которую вы, возможно, захотите выполнить в будущем), но это занимает 6,5 секунды для 2 м >> 8м рядов.

# make your data frame
I<-data.frame(lat=seq(0.5,1000000,0.5),lon=1,tmp=sample(1:100,2000000,replace=T))

# make an adjustment vector
v<-rep(0.25,times=2000000)

# make 3 new tables, apply the vector appropriately, and rbind
I_latshift<-I
I_lonshift<-I
I_bothshift<-I

I_latshift$lat<-I_latshift$lat+v
I_lonshift$lon<-I_lonshift$lon+v
I_bothshift$lat<-I_bothshift$lat+v
I_bothshift$lon<-I_bothshift$lon+v

I<-rbind(I,I_bothshift,I_latshift,I_lonshift)

# sort it for neatness
I<-I[with(I, order(lat, lon)), ]


head(I)

         lat  lon tmp
1       0.50 1.00   3
6000001 0.50 1.25   3
4000001 0.75 1.00   3
2000001 0.75 1.25   3
2       1.00 1.00  88
6000002 1.00 1.25  88

В пакете R raster есть решение. Это выглядит следующим образом

library("ncdf4")
library("raster")
nc <- nc_open("my_file.nc")
lon <- ncvar_get(nc, "lon")
lat <- ncvar_get(nc, "lat")
time <- ncvar_get(nc, "time")
dname <- "pre"        ## pre for the short name of precpitation 
nlon <- dim(lon)
nlat <- dim(lat)
nt <- dim(time)
lonlat <- expand.grid(lon, lat)    # make grid of given longitude and latitude 
pr.array <- ncvar_get(nc, dname)
dlname <- ncatt_get(nc, dname, "long_name")
dunits <- ncatt_get(nc, dname, "units")
fillvalue <- ncatt_get(nc, dname, "_FillValue")

pr.vec.long <- as.vector(pr.array)
pr.mat <- matrix(pr.vec.long, nrow = nlon * nlat, ncol = nt)
pr.df <- data.frame(cbind(lonlat, pr.mat))

pr_c <- pr.df[ ,-c(1:2)]
 ### Specific region have been clipped out from global datafile by 
## selecting lon and lat range and extract regridded data at 1lon 1lat
 ## resolution.  

x0 <- seq(67.5, 98.5, by = 1) ## choose different resolution, eg. by = 0.5 
y0 <- seq(6.5, 37.5, by = 1)


m <- cbind(x0, y0)
m <- as.data.frame(m)
s <- rasterFromXYZ(m)
pts <- expand.grid(x0, y0)
pos <- pr.df[ ,c(1:2)]
l_pr <- apply(pr_c, 2, function(x) cbind(pos, x))
colnm = c("x","y","z")
for (j in seq_along(l_pr)){
  colnames(l_pr[[j]]) <- colnm
}

pr_rstr <- lapply(l_pr, function(x) rasterFromXYZ(x))
## Use resample command to regrid the data, here nearest neighbor method can also be chosen by setting method = "ngb"
pr_bn <- lapply(pr_rstr, function(x) resample(x, s, method = "bilinear"))
pr_extr <- lapply(pr_bn, function(x) extract(x, pts))
df_pr <- do.call("cbind", lapply(pr_extr, data.frame))
## write dataframe in csv format
write.csv(df_pr, "my_data_regridded_1.csv")

Надеюсь, это послужит цели.

Это не решение R, но просто чтобы указать, что вы можете использовать CDO для очень простой регистрации файлов netcdf из командной строки в среде Linux / MAC OS. Из вашего описания кажется, что вы хотите использовать интерполяцию ближайшего соседа, которая для регулярной сетки 0,25 градуса будет

cdo remapnn,r1440x720 in.nc out.nc

Однако вы также можете использовать консервативное переназначение первого или второго порядка. Например, для первого заказа:

cdo remapcon,r1440x720 in.nc out.nc

Затем вы можете прочитать в R зарегистрированное поле так же, как вы это делаете сейчас.