比较多行的行值 (R)

Question

我认为这个问题尚未提出（大多数类似的问题是关于提取数据或返回计数）。我是 R 新手，因此我们将不胜感激！

我在一个文件中有一个实验多次运行的数据集，数据看起来像这样，其中我有每个运行的所有时间步长 time [info] id（每次运行唯一）

我试图计算系统何时达到平衡，我将其定义为 3 个相互依赖的参数中的稳定值。我想比较行的内容，如果它们在 20 个时间步长内彼此相差 5%，则返回稳定性开始的时间步长和 id。

到目前为止，我认为它将类似于以下内容（或者可能有一个 while 循环）（抱歉格式错误）：

y=1;
z=0; #variables to control the loop
x=0;
for (ID) {
    if (CC at time=x == 0.05+-CC at time=y ) {

       if(z<=20){ #catalogs the number of periods that match
           y++ 
           z++}

      else [save value in column]

   }

else{ #no match for sustained period so start over again
     x++
     y=x+1
     z=0
   }
}

eta：CC 是我感兴趣的参数之一，范围在 0 和 1 之间，尽管端点不太可能。

这是一个可能有帮助的简单示例：这类似于我的数据的外观：

zz <- textConnection("time CC ID 
1          0.99       1
2          0.80       1
3          0.90       1
4          0.91       1
5          0.92       1
6          0.91       1
1          0.99       2
2          0.90       2
3          0.90       2
4          0.91       2
5          0.92       2
6          0.91       2")
Data <- read.table(zz, header = TRUE)
close(zz)

我的问题是，我怎样才能通过这些线找出 CC 的值何时变得“稳定”（意味着它在 X（这里，3）时间步长上的变化不超过 0.05），以便它将产生以下结果：

    ID  timeToEQ
1   1   3
2   2   2

这有帮助吗？我能想到的唯一方法是使用 for 循环，我认为 必须 是一种更简单的方法！

Answer 1

这是我的代码。过段时间我会发解释的。

require(plyr)
ddply(Data, .(ID), summarize, timeToEQ = Position(isTRUE, abs(diff(CC)) < 0.05 ))

  ID timeToEQ
1  1        3
2  2        2

编辑。下面是它的工作原理。

1. ddply 将 Data 分解为基于 ID 的子集。
2. diff(CC) 计算连续行的CC 之间的差异。
3. 如果差异稳定，abs(diff(CC)) < 0.05) 返回 TRUE。
4. Position 定位满足 isTRUE 的元素的第一个实例。