计算这些向量的嵌套子集的两个向量的最大值和最小值之间的差答案

【问题标题】：Calculate the difference between max and min values of two vectors for nested subsets of those vectors计算这些向量的嵌套子集的两个向量的最大值和最小值之间的差
【发布时间】：2020-01-29 16:49:01
【问题描述】：

我有一个大约 900 行的数据框（请参阅下面的简化示例）。我正在尝试估计每年每个whaleID 的最大值（doy）-最小值（doy）的值。我需要按whaleID 和年份返回doy 差异的对象（例如表格）。一个挑战是，并非每年都包含两个“doy”观察结果。我尝试过使用“dplyr”、aggregate() 并制作一个循环（我还不能胜任设计）。如果可能的话，我想使用 Base 来实现这一点，但是对于任何关于这方面的帮助建议，我都愿意倾听，谢谢！

whaleID<-c(31,4,5,65,31,4,4,4,31,5)
year<-c(2010, 2010, 2010, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011)
doy<-c(65,71,88,67,77,78,81,82,88,88)

【问题讨论】：

如果doy 只有一行，你想如何计算差异？它应该是 0 还是相同的单个值？你能显示给定数据的预期输出吗？

标签： r loops nested

【解决方案1】：

您可以只使用aggregate() 并从range() 中减去值：

whaleID<-c(31,4,5,65,31,4,4,4,31,5)
year<-c(2010, 2010, 2010, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011)
doy<-c(65,71,88,67,77,78,81,82,88,88)
dfx <- data.frame(whaleID, year, doy)
aggregate(dfx$doy, by = list(whaleId = dfx$whaleID, year = dfx$year),
          FUN = function(x) diff(range(x)))

  whaleId year  x
1       4 2010  0
2       5 2010  0
3      31 2010  0
4       4 2011  4
5       5 2011  0
6      31 2011 11
7      65 2011  0

【讨论】：

我不确定我是否遗漏了什么，但这不是aggregate(doy~whaleID + year, df, function(x) diff(range(x))) 吗？
@RonakShah 是的，这是等价的。我个人喜欢by 语法与公式语法，但我想这是风格问题。 diff(range(x)) 我认为是一种改进，会更新到那个选择