R 当第2列中的值第一次超过2时，返回第1列中的值

我有一个名为“new_dat”的数据框，其中t列包含时间（天），a-C列包含温度数据（有时是NA）（请参见下面代码中的示例）：

以下是数据帧的dput（）：

structure(list(t = c(0, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 
0.08, 0.09, 0.1, 0.11), A = c(0.82, 0.870000000000001, NA, 
0.949999999999999, 
0.979999999999997, 1.01, 2, 1.06, 1.07, 1.09, 1.1, 2), B = 
c(0.879999999999999, 
0.940000000000001, NA, 1.03, 1.06, 1.09, 1.13, 1.16, 1.18, 1.2, 
1.21, 1.22), C = c(0.460000000000001, 0.520000000000003, NA, 
0.619999999999997, 0.669999999999998, 0.709999999999997, 2, 
0.780000000000001, 
0.809999999999999, 0.84, 0.859999999999999, 0.87)), .Names = c("t", 
"A", "B", "C"), row.names = c(NA, 12L), class = "data.frame")

作为输出，我需要一个列t值的向量（列表？），其中a-C列的温度读数第一次（并且仅第一次）大于等于2，或者-如果温度从未大于等于2-返回t列的最后一次读数（在我的示例中为0.11）。因此，“A”将返回值0.06（而不是0.11），“B”将返回值0.11和“C”0.06。我打算使用生成的向量创建一个新的数据帧，如下所示：

      A    B    C
    0.06 0.11 0.06

我对R（以及一般的代码）缺乏经验，因此，尽管读到循环可能是无效的（但并不真正理解如何在没有它的情况下实现我想要的），我还是尝试通过先按列循环，然后按行循环来解决这个问题，如下所示：

#create blank vector to add my results to
aer <- c()

#loop by column, then by row, adding values according to the if statement
for (c in 2:ncol(new_dat)){
  c <- c
  for (r in 1:nrow(new_dat)){
    r <- r
    if ((!is.na(new_dat[r,c] )) & (new_dat[r,c] >= 2)){
      aer <- c(aer, new_dat$t[r])
    }
  }
}

因此，它将返回两个实例，其中“A”是2，而“C”列中的一个实例

我不知道如何指示循环停止并在找到我的'if'语句为真的一个实例后移动到下一列。我还尝试添加一个“else”来涵盖温度不超过2的情况：

else {
  aer <- c(aer, new_dat$t[nrow(new_dat)])

else{
aer这是一个两步解决方案。

首先获取所需值的索引向量，然后使用该索引向量对数据帧进行子集

inx <- sapply(new_dat[-1], function(x) {
  w <- which(x >= 2)
  if(length(w)) min(w) else NROW(x)
})
new_dat[inx, 1]
#[1] 0.06 0.11 0.06

inx这里有一个两步解决方案。

首先获取所需值的索引向量，然后使用该索引向量对数据帧进行子集

inx <- sapply(new_dat[-1], function(x) {
  w <- which(x >= 2)
  if(length(w)) min(w) else NROW(x)
})
new_dat[inx, 1]
#[1] 0.06 0.11 0.06

inx
library（tidyverse）
新数据%>%
聚集（列，温度，-t）%>%#重塑数据
na.omit（）%>%#删除带有NAs的行
按（列）%>%对每列值进行分组
总结（v=ifelse（is.na（first（t[temp>=2]）、last（t）、first（t[temp>=2]））%%>%#如果没有temp>=2，则返回最后的t值，否则返回temp>=2的第一个t
展开（col，v）#再次重塑
##A tible:1 x 3
#A、B、C
#       
#   1  0.06  0.11  0.06

此解决方案将自动为您创建数据帧，而不是返回一个向量供您自己创建数据帧。
库（tidyverse）
新数据%>%
聚集（列，温度，-t）%>%#重塑数据
na.omit（）%>%#删除带有NAs的行
按（列）%>%对每列值进行分组
总结（v=ifelse（is.na（first（t[temp>=2]）、last（t）、first（t[temp>=2]））%%>%#如果没有temp>=2，则返回最后的t值，否则返回temp>=2的第一个t
展开（col，v）#再次重塑
##A tible:1 x 3
#A、B、C
#       
#   1  0.06  0.11  0.06

此解决方案将自动为您创建数据框，而不是返回一个向量供您自己创建数据框。
检查您的要求，您的任何列的差异都不会超过2（请参阅您对a-C>=2的描述），并且据我所知，对于所有行B>a>C（a==2.0除外）。请检查您的要求，实际上，您的所有列的差异都不超过2（请参阅您对A-C>=2的描述），并且，据我所知，对于所有行B>A>C（A==2.0除外）。感谢您的解决方案。我在安装tidyverse库时遇到问题，但是安装了一些软件包。您能告诉我使用您的解决方案需要哪些软件包吗？我猜了一下dplyr和tidyr，但我得到了“总结中出错（.data，dots）：不支持的向量类型语言”是的，这确实是两个软件包。也许你有这些软件包的旧版本？我正在使用
dplyr 0.7.6
和
tidyr 0.8.1
谢谢-你说得对，我正在运行这两个软件包的旧版本。当我尝试安装时仍然会出错-我将进一步研究。再次感谢你的帮助，非常感谢！我已将此标记为解决方案创建了我想要的数据帧。我唯一不太理解的部分是“摘要”部分。检查如下：if
first（t[temp>=2]）
返回NA，返回
t
的最后一个值；否则返回
t
的第一次值是
=2
？感谢您的解决方案。我在安装tidyverse库时遇到了问题，但是已经安装了一些软件包。您能告诉我使用您的解决方案需要哪些软件包吗？我猜测了dplyr和tidyr，但我得到了“总结中的错误（.data，dots）：不支持的向量类型语言”是的，这确实是两个软件包。也许你有这些软件包的旧版本？我正在使用
dplyr 0.7.6
和
tidyr 0.8.1
谢谢-你说得对，我正在运行这两个软件包的旧版本。当我尝试安装时仍然会出错-我将进一步研究。再次感谢你的帮助，非常感谢！我已将此标记为这个解决方案创建了我想要的数据帧。我唯一不太理解的部分是“摘要”部分。这个检查如下：如果
first（t[temp>=2]）
返回NA，则返回
t
的最后一个值；否则返回第一次
t
是
=2
？
inx <- sapply(new_dat[-1], function(x) {
  w <- which(x >= 2)
  if(length(w)) min(w) else NROW(x)
})
new_dat[inx, 1]
#[1] 0.06 0.11 0.06

library(tidyverse)

new_dat %>%
  gather(col, temp, -t) %>%   # reshape data
  na.omit() %>%               # remove rows with NAs
  group_by(col) %>%           # for each column value
  summarise(v = ifelse(is.na(first(t[temp >= 2])), last(t), first(t[temp >= 2]))) %>%  # return the last t value if there are no temp >=2 otherwise return the first t with temp >= 2
  spread(col, v)              # reshape again

# # A tibble: 1 x 3
#      A     B     C
#     <dbl> <dbl> <dbl>
#   1  0.06  0.11  0.06