我对 R 比较陌生，如果问题已经被问到，我很抱歉，但我显然要么无法理解答案，要么无法找到正确的关键词!
这是我的问题:我有一个看起来像这样的数据集:
Name Year Corg
1 Bois 17 2001 1.7
2 Bois 17 2007 2.1
3 Bois 17 2014 1.9
4 8-Toume 2000 1.7
5 8-Toume 2015 1.4
6 7-Richelien 2 2004 1.1
7 7-Richelien 2 2017 1.5
8 7-Richelien 2 2019 1.2
9 Communaux 2003 1.4
10 Communaux 2016 3.8
11 Communaux 2019 2.4
12 Cocandes 2000 1.7
13 Cocandes 2014 2.1
如您所见，有时每个名称有两行或三行结果(理论上每个名称甚至可以有 4、5 行或更多行)。
对于每个名称，我想计算最高年份和最低年份之间的年度 Corg 变化率。
更具体地说，我想做:
(Corg_of_highest_year/Corg_of_lowest_year)^(1/(lowest_year-highest_year))-1
您能否解释一下如何获得如下所示的汇总数据集:
Name Length_in_years Corg_rate
Bois 17 13 0.9%
8-Toume 15 -1.3%
etc.
最佳答案
我们可以使用dplyr中的group_by进行计算
library(dplyr)
df %>%
group_by(Name) %>%
summarise(Length = diff(range(Year)),
Corg_rate = ((Corg[which.max(Year)]/Corg[which.min(Year)]) ^
(1/Length) - 1) * 100)
# A tibble: 5 x 3
# Name Length Corg_rate
# <fct> <int> <dbl>
#1 7-Richelien2 15 0.582
#2 8-Toume 15 -1.29
#3 Bois17 13 0.859
#4 Cocandes 14 1.52
#5 Communaux 16 3.43
对最近一年和相差至少 5 年的年份进行分析
df %>%
group_by(Name) %>%
summarise(Length = max(Year) - max(Year[Year <= max(Year) - 5]),
Corg_rate = (Corg[which.max(Year)]/Corg[Year == max(Year[Year <= (max(Year) - 5)])]) ^ (1/Length) - 1,
Corg_rate = Corg_rate * 100)
# Name Length Corg_rate
# <fct> <int> <dbl>
#1 7-Richelien2 15 0.582
#2 8-Toume 15 -1.29
#3 Bois17 7 -1.42
#4 Cocandes 14 1.52
#5 Communaux 16 3.43
数据
df <- structure(list(Name = structure(c(3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L,
1L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L), .Label = c("7-Richelien2", "8-Toume",
"Bois17", "Cocandes", "Communaux"), class = "factor"), Year = c(2001L,
2007L, 2014L, 2000L, 2015L, 2004L, 2017L, 2019L, 2003L, 2016L,
2019L, 2000L, 2014L), Corg = c(1.7, 2.1, 1.9, 1.7, 1.4, 1.1,
1.5, 1.2, 1.4, 3.8, 2.4, 1.7, 2.1)), class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13"))
关于r - 计算每个子组的最短年份和最长年份之间的变化率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58011305/