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我有一个数据框，概述了从两个站点连续测量的污染水平。

Dates <- as.data.frame(seq(as.Date("2015/01/01"), as.Date("2017/01/01"),"day"))
Pollution_Site.A <- as.data.frame(c(seq(from = 1, to = 366, by = 1),
                       (seq(from = 366, to = 1, by = -1))))
Pollution_Site.B <- as.data.frame(c(seq(from = 0, to = 365, by = 1),
                                (seq(from = 365, to = 0, by = -1))))
df1 <- cbind(Dates,Pollution_Site.A,Pollution_Site.B)
colnames(df1) <- c("Dates","Site.A","Site.B")

当测量员（每个站点都有一个唯一的测量员）访问每个站点时，我有一个单独的数据框突出显示。

Site<- c("Site.A","Site.A","Site.B","Site.B")
Survey_Dates <- as.data.frame(as.POSIXct(c("2014/08/17","2016/08/01",
                                      "2015/02/01","2016/10/31")))
df2 <- as.data.frame(cbind(Site,Survey_Dates))
colnames(df2) <- c("Site","Survey_Dates")

我想要做的是（i）定义一个高污染事件（尽管也许某种形式的“应用”功能会更好地在多个站点上迭代地执行此操作）？

 High_limit_Site.A <- 1.5*median(df1$Site.A)
 High_limit_Site.B <- 1.5*median(df1$Site.B)

我想 (ii) 对第二个数据框进行子集化，以显示在 1 年内发生高污染事件之前和之后访问过该地点的测量员（前提是也有污染数据）。我认为'difftime'函数的某些东西在这里可以工作，但我不确定我将如何应用它。

最后，我想 (iii) 子集数据框突出显示测量员是在污染事件之前还是之后外出。

所以在上面的例子中，期望的输出应该只包含站点 B。这是因为站点 A 的第一次调查日期早于第一次污染测量，并且比高污染事件早一年多。提前感谢您对此提供的任何帮助。

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你需要旋转df1然后交叉加入它df2

library(dplyr)
library(tidyr)

df1 %>% gather(key=Site, value=Pollution, -Dates) %>% 
  group_by(Site) %>% 
  mutate(HighLimit=as.numeric(Pollution>1.5*median(Pollution))) %>% 
  filter(HighLimit==1) %>% 
  # this will function as cross-join because Site is not a unique ID
  left_join(df2, by=c("Site")) %>% 
  mutate(Time_Lag = as.numeric(as.Date(Survey_Dates)-as.Date(Dates)),
         Been_Before = ifelse(Time_Lag>0, "after", "before")) %>% 
  filter(abs(Time_Lag)<365) %>% 
  group_by(Site, Survey_Dates, Been_Before) %>% 
  summarise(Event_date_min=min(Dates), 
            Event_date_max=max(Dates))

在这里您可以看到每次访问对应的最早和最新事件

# A tibble: 3 x 5
# Groups:   Site, Survey_Dates [?]
    Site Survey_Dates Been_Before Event_date_min Event_date_max
   <chr>       <dttm>       <chr>         <date>         <date>
1 Site.A   2016-08-01       after     2015-10-03     2016-04-01
2 Site.B   2015-02-01      before     2015-10-02     2016-01-30
3 Site.B   2016-10-31       after     2015-11-01     2016-04-02
于 2017-12-19T19:37:56.613 回答
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只是为了建立上面显示的答案@dmi3kno，然后我可以对每个站点都包含“之前”和“之后”标志的站点进行子集化。

Output_df <- df1 %>% gather(key=Site, value=Pollution, -Dates) %>% 
group_by(Site) %>% 
mutate(HighLimit=as.numeric(Pollution>1.5*median(Pollution))) %>% 
filter(HighLimit==1) %>% 
left_join(df2, by=c("Site")) %>% 
mutate(Time_Lag = as.numeric(as.Date(Survey_Dates)-as.Date(Dates)),
     Been_Before = ifelse(Time_Lag>0, "after", "before")) %>% 
filter(abs(Time_Lag)<365) %>% 
group_by(Site, Survey_Dates, Been_Before) %>% 
summarise(Event_date_min=min(Dates), 
        Event_date_max=max(Dates))

然后再次使用 dplyr：

Final_df <- Output_df %>%
group_by(Site) %>%
filter(all(c("before", "after") %in% Been_Before))
于 2017-12-20T09:44:53.413 回答