R：根据因子计算移动最大坡度 [英] R: Calculate moving maximum slope by week accounting for factors

问题描述

我有一个data.frame包括加热度日（HDD）。

 结构（c（1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L ，
 1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L ，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L 2002，2002_2003，2003，2003_2004，
2004，2004_2005，2005，2005_2006，2006 ，2006_2007，
2007，2007_2008，2008），class =factor），Date = structure（c（11968，
 11969,11970,11971,11972,11973 ，11974,11975,11976,11977，
 11978,11979,11980,11981,11982,11983,11984,11985,11986，
 11987,11988,11989,11990,11991,11992,11993,11994 ，11995，
 11996，11997，11998，11999，12000，12001，12002，12003，12004，
 12005,12006,12007,12008,12009,12010,12011,12012,12013，
 12014，12015，12016，12017，12018，12019，12020，12021，12022，
 12023，12024，12025，12026，12027，12028，12029，12030，12031，
 12032，12033，12034 ，12035,12036,12037,12038,12039,12040，
 12041,12042,12043,12044,12045,12046,12047,12048,12049，
 12050,12051,12052,12053,12054,12055 ，12056,12057,12058，
 12059,12060,12061,12062,12063,12064,12065,12066,12067，
 12068,12069,12070,12071,12072,12073,12074,12075,12076 ，
 12077,12078,12079,12080,12081,12082,12083,12084,12085，
 12086,12087,12088,12089,12090,12091,12092,12093,12094,1 
 12095 ，12096,12097,12098,12099,12120,12101,12102,12103，
 12104,12105,12106,12107,12108,12109,12110,12111,12112，
 12113,12114,12115,12116 ，12117,12118,12119,12120,12121，
 12122,12123,12124,12125,12129,12127,12128,12129,12130，
 12131,12132,12133,12134,12135,12136,12137 ，12138,12139，
 12140,12141,12142,12010,12011,12014,12015,12017,12023，
 12024,12025,12026,12027,12028,12029,12030,12042,12070，
 12071,12075,12076,12077,12078,12079,12080,12082,12083，
 12084），class =Date），SiteID = structure（c（1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L ，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L ，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L ，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，
 1L，1L，1L，1L），.Label =NW_SB ，class =factor），SubstrateConcat = structure（c（2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，
 2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，3L，3L，
 3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L， $ b 3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L），.Label = c（B_A，B_B，B_E），class =factor），
 HDD = c 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0， 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，
 0，0，0，0，0.246666666666667，7.12666666666667，10.6133333333333，
 2.96666666666667， 0，0.093333333333337，7.31333333333334，
 10.7133333333333，6.20000000000001，2.70666666666667，6.20000000000001，
 3.88666666666667,16.5866666666667,28.3933333333333,12.98, 
 21.6133333333333,19.14,12.6666666666667,7.52,3.333333333333334，
 18.2933333333333， 4.14666666666667，2.17333333333334，26.08，
 1.38，7.48000000000001，36.5733333333333，53.4666666666667，
 98.4533333333333，109.093333333333，104.14，80.2466666666667，
 47.0333333333333，14.7133333333333，15.7266666666667，21.1066666666667，
 5.07333333333334，0.613333333333334， 6.18000000000001，29.5666666666667，
 45.5333333333333，59.5666666666667，91.44，85.38，51.1，25.9666666666667，
 14.8266666666667，34.48，79.16，90.08，66.3533333333333，
 75.14，97.1733333333333，83.3066666666667，50.0133333333333，
 37.2733333333333，88.9133333333334，101.926666666667，101.926666666667，100.56，
 99.2933333333334，97.66，89.6466666666667，110.613333333333，
 79.1466666666667，92.6066666666667，71.7133333333333，31.32，
 27.02，39.02，98.14，62.5866666666667，46.7933333333333，
 47.5133333333333,48.3666666666667,25.5333333333333,13.6, 
 17.9133333333333,14.16,7.98666666666667，3.44,1.86666666666667，
 12.66,0,7.09333333333334,21.3266666666667,40.52,18.8466666666667，
 37.8466666666667，33.42，33.7133333333333，15.6133333333333， 
 0.720000000000001，2.31333333333334，12.3066666666667，8.48666666666667，
 2.86，0，0，0，6.98666666666667，6.67333333333334，0，0，
 0，0，0，0，0，0，0， 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0， 0，6.58000000000001，0，
 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，13.42，30.5266666666667，
 1.12，28.5066666666667，6.82666666666667， 10.3.933333333333，
 3.18,11.0466666666667,0,0,0））.Names = c（WinterID，
Date，SiteID，SubstrateConcat，HDD）， names = c（NA，
 200L），class =data.frame）
  

我试图计算移动最大坡度超过7天，从每年11月4日开始，不使用循环。这个移动的最大斜率需要考虑WinterID，SiteID和SubstrateConcat。

为了说明，我想要获得的计算是：

  Slope =（max-min）/ 7，其中：
 Max =（i-3）+（i-2）+ -1）+ i +（i + 1）+（i + 2）+（i + 3）
 Min =（i-3）
 
 i-2）+（i-1）+ i +（i + 1）+（i + 2）+（i + 3）） - （i-3））/ 7 
  
 
 
 
所以，以2002-11-19开始的真实例子为i：
 （0 + 0.24 + 7.13 + 10.61 + 2.97 + 0 + 0.97） -  0）/ 7 = 3.13 
  
我尝试使用动物园包 rollmean ，但我无法弄清楚以考虑WinterID，SiteID和SubstrateConcat。这给我一个order.by错误，其中我的日期值不是唯一的，因为我有不同的SubstrateConcat和Winterid标准的日期。当我向数据库输入更多的数据时，最终也会有多个SiteID标准的日期。 
 
 
 
我想可能 xts ， TTR  c $ c> ROC 将是我可以在这个问题中使用：每天给定间隔的最大斜率。但是，再次，我不明白如何指定多个组因子，以及前三天和前三天，如在align = center with rollmean。 
 
 
 
有人请你在这里指出正确的方向吗？上述功能之一是否与 ddply 结合使用？
 
 
 
谢谢！
 
 
 
已编辑以包括@eddi提供的答案后的答案。
  dt <表格（df）
 dt [，MaxSlope：= if（length（HDD）<7）{rep（NA_real_，length（HDD））} else {filter ，1,1,0）/ 7）}，by = list（Winter，Site，Substrate）] 
  
此代码适用于连续的日期。任何人都可以推荐如何调整这个代码缺少日期的数据？例如，我有：
 日期温度
 Nov 21 14 
 Nov 23 10 
 Nov 24 12 
 Nov 27 11 
 Nov 28 7 
 Nov 29 9 
 Nov 30 10 
十二月01 12 
十二月02 8 
十二月03 7 
  
我不想在11月21日，11月23日和11月24日计算Max Slope，因为没有用于计算的连续数据。相反，我想插入NA。可以修改上面的现有代码，以适应这种情况吗？
解决方案
听起来像你需要 code>（或者也可以使用滚动平均值/求和函数）。而分组部分最容易使用 data.table ：
  library（data.table）
 dt = data.table（your_df）
 
 dt [，filter（HDD，c（1,1,1,1,1,1,0）） / 7，
 by = list（WinterID，SiteID，SubstrateConcat）] 
  
 
I have a data.frame that includes heating degree day (HDD) below.
structure(list(WinterID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L), .Label = c("2002", "2002_2003", "2003", "2003_2004", 
"2004", "2004_2005", "2005", "2005_2006", "2006", "2006_2007", 
"2007", "2007_2008", "2008"), class = "factor"), Date = structure(c(11968, 
11969, 11970, 11971, 11972, 11973, 11974, 11975, 11976, 11977, 
11978, 11979, 11980, 11981, 11982, 11983, 11984, 11985, 11986, 
11987, 11988, 11989, 11990, 11991, 11992, 11993, 11994, 11995, 
11996, 11997, 11998, 11999, 12000, 12001, 12002, 12003, 12004, 
12005, 12006, 12007, 12008, 12009, 12010, 12011, 12012, 12013, 
12014, 12015, 12016, 12017, 12018, 12019, 12020, 12021, 12022, 
12023, 12024, 12025, 12026, 12027, 12028, 12029, 12030, 12031, 
12032, 12033, 12034, 12035, 12036, 12037, 12038, 12039, 12040, 
12041, 12042, 12043, 12044, 12045, 12046, 12047, 12048, 12049, 
12050, 12051, 12052, 12053, 12054, 12055, 12056, 12057, 12058, 
12059, 12060, 12061, 12062, 12063, 12064, 12065, 12066, 12067, 
12068, 12069, 12070, 12071, 12072, 12073, 12074, 12075, 12076, 
12077, 12078, 12079, 12080, 12081, 12082, 12083, 12084, 12085, 
12086, 12087, 12088, 12089, 12090, 12091, 12092, 12093, 12094, 
12095, 12096, 12097, 12098, 12099, 12100, 12101, 12102, 12103, 
12104, 12105, 12106, 12107, 12108, 12109, 12110, 12111, 12112, 
12113, 12114, 12115, 12116, 12117, 12118, 12119, 12120, 12121, 
12122, 12123, 12124, 12125, 12126, 12127, 12128, 12129, 12130, 
12131, 12132, 12133, 12134, 12135, 12136, 12137, 12138, 12139, 
12140, 12141, 12142, 12010, 12011, 12014, 12015, 12017, 12023, 
12024, 12025, 12026, 12027, 12028, 12029, 12030, 12042, 12070, 
12071, 12075, 12076, 12077, 12078, 12079, 12080, 12082, 12083, 
12084), class = "Date"), SiteID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "NW_SB", class = "factor"), SubstrateConcat = structure(c(2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("B_A", "B_B", "B_E"), class = "factor"), 
    HDD = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0.246666666666667, 7.12666666666667, 10.6133333333333, 
    2.96666666666667, 0, 0.0933333333333337, 7.31333333333334, 
    10.7133333333333, 6.20000000000001, 2.70666666666667, 6.20000000000001, 
    3.88666666666667, 16.5866666666667, 28.3933333333333, 12.98, 
    21.6133333333333, 19.14, 12.6666666666667, 7.52, 3.33333333333334, 
    18.2933333333333, 4.14666666666667, 2.17333333333334, 26.08, 
    1.38, 7.48000000000001, 36.5733333333333, 53.4666666666667, 
    98.4533333333333, 109.093333333333, 104.14, 80.2466666666667, 
    47.0333333333333, 14.7133333333333, 15.7266666666667, 21.1066666666667, 
    5.07333333333334, 0.613333333333334, 6.18000000000001, 29.5666666666667, 
    45.5333333333333, 59.5666666666667, 91.44, 85.38, 51.1, 25.9666666666667, 
    14.8266666666667, 34.48, 79.16, 90.08, 66.3533333333333, 
    75.14, 97.1733333333333, 83.3066666666667, 50.0133333333333, 
    37.2733333333333, 88.9133333333334, 101.926666666667, 100.56, 
    99.2933333333334, 97.66, 89.6466666666667, 110.613333333333, 
    79.1466666666667, 92.6066666666667, 71.7133333333333, 31.32, 
    27.02, 39.02, 98.14, 62.5866666666667, 46.7933333333333, 
    47.5133333333333, 48.3666666666667, 25.5333333333333, 13.6, 
    17.9133333333333, 14.16, 7.98666666666667, 3.44, 1.86666666666667, 
    12.66, 0, 7.09333333333334, 21.3266666666667, 40.52, 18.8466666666667, 
    37.8466666666667, 33.42, 33.7133333333333, 15.6133333333333, 
    0.720000000000001, 2.31333333333334, 12.3066666666667, 8.48666666666667, 
    2.86, 0, 0, 0, 6.98666666666667, 6.67333333333334, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6.58000000000001, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 13.42, 30.5266666666667, 
    1.12, 28.5066666666667, 6.82666666666667, 10.3933333333333, 
    3.18, 11.0466666666667, 0, 0, 0)), .Names = c("WinterID", 
"Date", "SiteID", "SubstrateConcat", "HDD"), row.names = c(NA, 
200L), class = "data.frame")
I'm trying to calculate the moving maximum slope over 7 days beginning on 4 November of each year without using a loop. This moving maximum slope needs to account for WinterID, SiteID, and SubstrateConcat.


For clarification, the calculation I'm trying to obtain is this:
Slope=(max-min)/7, where:
Max= (i-3)+(i-2)+(i-1)+i+(i+1)+(i+2)+(i+3) 
Min= (i-3)

(((i-3)+(i-2)+(i-1)+i+(i+1)+(i+2)+(i+3)) - (i-3))/7
So, using a real example starting with 2002-11-19 as i:
(0+0.24+7.13+10.61+2.97+0+0.97) - 0)/7 = 3.13
I tried using zoo package rollmean, however, I could not figure out how to account for WinterID, SiteID, and SubstrateConcat. This gave me an "order.by" error where my Date values were not unique, since I have dates with different SubstrateConcat and WinterID criteria. As I enter more data into the database, there will eventually be dates with multiple SiteID criteria as well. 

I thought maybe xts, TTR and ROC would be what I could use as in this question: Maximum slope for a given interval each day. But again, I don't understand how to specify the multiple group factors, as well as going three days forward and three days back as in align=center with rollmean. 

Will someone please point me in the right direction here? Will one of the above functions combined with ddply work?

Thank you!

EDITED to include the answer after the answer supplied by @eddi.
dt <- data.table(df)
dt[, MaxSlope := if(length(HDD)<7) {rep(NA_real_, length(HDD))} else {filter(HDD, c(1,1,1,1,1,1,0)/7)}, by=list(Winter, Site, Substrate)]
This code works perfectly for dates that are continuous. Can anyone recommend how to tweak this code for data that has missing dates? For instance, I have: 
   Date  Temp 
 Nov 21  14 
 Nov 23  10 
 Nov 24  12 
 Nov 27  11 
 Nov 28  7 
 Nov 29  9 
 Nov 30  10 
 Dec 01  12 
 Dec 02  8  
 Dec 03  7
I don't want the Max Slope calculated for Nov 21, Nov 23 and Nov 24 because there isn't consecutive data for the calculation. Instead, I want "NA" inserted. Can the existing code above, be modified to accommodate this?
解决方案
Sounds like you need filter (or you could also use one of the rolling mean/sum functions). And the grouping part is easiest to do with data.table:
library(data.table)
dt = data.table(your_df)

dt[, filter(HDD, c(1,1,1,1,1,1,0))/7,
     by = list(WinterID, SiteID, SubstrateConcat)]


                        
这篇关于R：根据因子计算移动最大坡度的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！