如何根据条件找到后续试验？答案

【问题标题】：How can I find a subsequent trial based on a condition?如何根据条件找到后续试验？
【发布时间】：2018-12-20 23:43:38
【问题描述】：

我正在使用 R 来处理一个包含 20,000 多行的大型数据集（数据集）。在我的数据中，我有三个重要的列要关注这个问题：Trial_Nr（由 90 个试验组成）、秒（以 0.02 秒为增量增加）和威胁（对威胁的固定：1=是，0=否，NA )。在每次试验中，我需要回答最初何时关注威胁（1），他们需要多长时间才能不关注威胁（0）。所以基本上，在每次试验中，我需要找到第一个威胁 = 1 和随后的威胁 = 0 并减去时间。我可以使用此代码获得第一个威胁：

initalfixthreat <- dataset %>%
                   group_by(Trial_Nr) %>%
                  slice(which(threat == '1')[1])

我不知道如何在该试用号内获得后续威胁=0。

这是数据示例（抱歉不知道如何更好地格式化）：

所以对于 Trial_Nr=1，我会对 689.9 秒- 689.8 感兴趣。对于 Trial_Nr=2，我想要 690.04-689.96。

如果我不清楚，请告诉我，谢谢大家的帮助！

【问题讨论】：

运行 dput(dataset) 并将其添加到您的帖子而不是图片中。这样，人们只需将数据复制并粘贴到他们的 R 会话中

标签： r subsequence

【解决方案1】：

一种方法是：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(Trial_Nr) %>%
  filter(!is.na(threat)) %>%
  mutate(flag = ifelse(threat == 1, 1, threat - lag(threat))) %>% 
  filter(abs(flag) == 1 & !duplicated(flag)) %>%
  summarise(timediff = ifelse(length(seconds) == 1, NA, diff(seconds)))

# A tibble: 2 x 2
  Trial_Nr timediff
     <int>  <dbl>
1        1 0.1   
2        2 0.0800

数据：

df <- structure(list(Trial_Nr = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), seconds = c(689.76, 689.78, 689.8, 689.82, 
689.84, 689.86, 689.88, 689.9, 689.92, 689.94, 689.96, 689.98, 
690, 690.02, 690.04), threat = c(0L, 0L, 1L, 1L, 1L, NA, NA, 
0L, 1L, 0L, 1L, NA, NA, 1L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-15L))

【讨论】：

所以当我这样做时，我得到了这个错误：summarise_impl(.data, dots) 中的错误：列timediff 的长度必须为 1（汇总值），而不是 0。你知道为什么这可能是？
可能是因为在某些试验中，威胁并非不被关注/从未被关注。查看更新的答案。
谢谢杰！如果您有时间，请快速提问——您能解释一下延迟的作用吗？
dplyr::lag，默认情况下，返回上一行的值 - 在这种情况下，从当前值中减去上一个威胁值以检测状态变化。