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我有几列巨大的数据框：1）gridID 2）物种代码（SPCD）3）相关值（索引）4）相关值（索引1）和5）纬度。

但是 GridID 不是唯一的数字，因为 GridID 有多个 SPCD 例如，

tbl = data.frame(gridID=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2),
  SPCD=c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5),
  INDEX=c(2,2,4,3,2,3,4,2,3,24),
  INDEX1=c(1,4,3,5,4,2,34,6,4,3),
  LAT=c(34.1,34.4,35,35.2,35.4,36,37,36.4,46,34))

我想通过 SPCD 找到 +/-0.5 纬度带组的移动平均线。

我所做的是

> #Generating a sequence of latitudinal bands   
> lat_seq<-seq(from=26, to=49,by=.5)   
> spcd_list<-unique(tbl$SPCD)
> # Creating a blank array to place the data in   
> bands<-array(dim=c(length(lat_seq),nrow(spcd_list)+1,2))  
> bands[,1,]<-lat_seq
> 
> # Finding the averages for each moving latitudinal band   
> for(i in 1:nrow(spcd_list)){
>     for(j in 1:length(lat_seq)){
>       lat_min<-lat_seq[j]-.5
>       lat_max<-lat_seq[j]+.5
>       
>       #Defining the band width
>         band<-subset(tbl,tbl$LAT>=lat_min & tbl$LAT<=lat_max)
>       
>       # Selecting the species of interest and 
>       #   calculating average abundace measures
>         species<-subset(band,band$SPCD==spcd_list[i,1])
>       
>       bands[j,i+1,1]<-mean(species$index)
>       bands[j,i+1,2]<-mean(species$index1)
> 
>     }   }

上述方法有效，但需要很多时间。我想知道是否有更好的方法来做到这一点。zoo 和 rollapply 是我正在学习的。但无法使其工作。

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