对于一列中的指定值，找到另一列中值的变化幅度，对于每个 ID

问题描述

如果我有一个看起来像这样的数据框：

  df <- data.frame(
  nestID = c(rep("LB1_2014",9),rep("LB2_2014",2)),Datetime = seq(from = ymd_hms("2014-04-02 05:00:00"),to = ymd_hms("2014-04-02 15:00:00"),by = "1 hour"),Temp = c(29.083,29.200,28.536,28.221,27.934,28.417,28.942,29.323,29.42,28.93,28.28),Flooded = c(rep(FALSE,2),TRUE,rep(FALSE,8)))

   > df
     nestID            Datetime   Temp Flooded
1  LB1_2014 2014-04-02 05:00:00 29.083   FALSE
2  LB1_2014 2014-04-02 06:00:00 29.200   FALSE
3  LB1_2014 2014-04-02 07:00:00 28.536    TRUE
4  LB1_2014 2014-04-02 08:00:00 28.221   FALSE
5  LB1_2014 2014-04-02 09:00:00 27.934   FALSE
6  LB1_2014 2014-04-02 10:00:00 28.417   FALSE
7  LB1_2014 2014-04-02 11:00:00 28.942   FALSE
8  LB1_2014 2014-04-02 12:00:00 29.323   FALSE
9  LB1_2014 2014-04-02 13:00:00 29.420   FALSE
10 LB2_2014 2014-04-02 14:00:00 28.930   FALSE
11 LB2_2014 2014-04-02 15:00:00 28.280   FALSE

我想找出每个 nestID 第一次降温的幅度。

所以在 Flooded == TRUE 之后，

上一行的 Temp 是 TempBefore

然后找到在 Temp 再次上升到 TempBefore 之前达到的最小 Temp。

（Flooded == TRUE 只是承认温度下降的最小值。）

幅度 = TempBefore - MinTemp

我有代码的开头和（我认为！）结尾，我希望它只是缺少一两行。

我正在寻找的输出是每个 nestID 和 Magnitude 的一行。如果 Flooded != TRUE，则为幅度 NA。

对于这个示例数据，我想要的输出是：

TempBefore = 29.200， 最小温度 = 27.934

因此

     nestID  Magnitude
1  LB1_2014      1.266
2  LB2_2014         NA

（可能有多个 Flooded 事件，但为了简单起见，我只寻找第一个 Flooded == TRUE 事件的大小。）

FloodingMagnitude = group_by (df,nestID) %>% 
    mutate(TempBefore = if_else(Flooded == TRUE,lag(Temp,default = first(Temp)),as.double(NA))) %>%

    # line of code I need to work:
    mutate(MinTemp = min(Temp) before it reaches TempBefore again) %>% 
    
    mutate(Magnitude = TempBefore - MinTemp) %>% 
    distinct(nestID,Magnitude)

解决方法

也许这会有所帮助 -

library(dplyr)

df %>%
  filter(Flooded | lead(Flooded)) %>%
  group_by(NestID,Flooded = data.table::rleid(Flooded)) %>%
  slice(n()) %>%
  group_by(NestID) %>%
  summarise(Magnitude = Temp - lead(Temp),.groups = 'drop')

#  NestID   Magnitude
#  <chr>        <dbl>
#1 LB1_2014      1.56
#2 LB1_2014     NA