对data.frame中带有时间点的变量的操作

我遇到了一个问题，给你打电话寻求帮助（我也问过类似的问题，但找不到我真正需要的东西，尽管看起来很简单）： 我有一个来自50名患者的原始数据帧，有3个时间点（下面的可复制代码）和一个称为“Ht”的感兴趣变量。我的目标是研究这3个时间点之间Ht的变化，例如根据另一个变量（例如，数字变量“A”）

id
library（plyr）
dfrm我不知道这是否清楚。。。但例如，如果我为每个人创建这个值：diff12好的，对于给定的id，你将有
Ht
diffs，但是
a
（这也取决于给定id的时间）呢？在一个新的data.frame中，我认为（但这是一个猜测）变量“a”可以拆分为3列（3个变量）“A1”、“A2”和“A3”。我的部分问题是关于编程的，但在这种情况下也是关于“如何组织数据”。。。非常感谢。谢谢你的回答，杰克！我试过了，但你提出的代码似乎对我不起作用。。事实上，我希望能够根据单个A值绘制3个时间点Ht之间的差异。谢谢Jack，但事实上，我在输入函数后得到的是以下错误消息：“Erreur dans eval.quoted（.variables，data）：envir必须为NULL、列表或环境。”不是吗？现在它工作了！（有了额外的代码“dfrm”，我想我或多或少能理解它……但“2”是什么意思在diff2定义的末尾？无论如何谢谢！！++++@den
ddply
是
plyr
函数之一，因此任何关于
plyr
的文档都是不错的。下面是谷歌的一些热门文章，看起来不错：，实际的论文，官方文档。
plyr
中的函数与基本的
应用非常相似功能（
应用
，
应用
，
应用
，
应用
，等等）。查看
？差异
，了解2的作用。它需要2个滞后差。
    id  <-  rep(c(seq(1,50,1)),3)
    time  <- factor(rep(c("day1", "day2", "day3"), c(50,50,50)), levels=c("day1", "day2", "day3"), labels=c("day1", "day2", "day3"), ordered=TRUE)
    Ht  <- rnorm(150, mean=30, sd=3)
    A  <- rnorm(150, mean=7, sd=10)
    dfrm  <-  cbind (id,time,Ht,A)

    > head(dfrm)
      id time       Ht          A
 [1,]  1    1 28.64048 11.1595852
 [2,]  2    1 28.30068  4.2925773
 [3,]  3    1 32.51943 21.2013316
 [4,]  4    1 30.66561  0.6980816
 [5,]  5    1 28.92749 22.2756818
 [6,]  6    1 33.82217 14.2877789

 library(plyr)
 dfrm <- data.frame(dfrm)
 out <- ddply(dfrm, .(id), function(x) {
        x <- x[order(x$time),]
        x$diff <- c(NA, diff(x$Ht))
        x$diff2 <- c(NA, NA, diff(x$Ht, 2))
        x
    })