根据R中的其他变量删除不符合阈值的数据

我正在尝试删除在恶劣条件下收集的特定数据（NEE）（Ustar DoY是一年中的某一天，Ustar是一个描述条件的变量，NEE是在低Ustar值下抛出的观测值。季节性阈值标记为THSU 1、2、3或4，具体取决于一年中的时间。坏数据标记为-999（由于其他程序的要求），但可以设置为NA，然后在以后更改，如果这样可以提高代码的效率

这是两年（峰值13和峰值14），年不需要相同的长度。阈值在多年内是相同的，并且只针对特定的季节

这是我当前的设置：

for (i in 1:length(Peaches13$DoY)){
  if((Peaches13$DoY[i] < 90)&&(Peaches13$Ustar[i] < ths_1)){
    Peaches13$NEE[i] <- -999
    }
  if((Peaches13$DoY[i] < 180)&&(Peaches13$DoY[i] >= 90)&&(Peaches13$Ustar[i] < ths_2)){
    Peaches13$NEE[i] <- -999
  }
  if((Peaches13$DoY[i] < 270)&&(Peaches13$DoY[i] >= 180)&&(Peaches13$Ustar[i] < ths_3)){
    Peaches13$NEE[i] <- -999
  }
  if((Peaches13$DoY[i] >= 270)&&(Peaches13$Ustar[i] < ths_4)){
    Peaches13$NEE[i] <- -999
  }
}

for (i in 1:length(Peaches14$DoY)){
  if((Peaches14$DoY[i] < 90)&&(Peaches14$Ustar[i] < ths_1)){
    Peaches14$NEE[i] <- -999
  }
  if((Peaches14$DoY[i] < 180)&&(Peaches14$DoY[i] >= 90)&&(Peaches14$Ustar[i] < ths_2)){
    Peaches14$NEE[i] <- -999
  }
  if((Peaches14$DoY[i] < 270)&&(Peaches14$DoY[i] >= 180)&&(Peaches14$Ustar[i] < ths_3)){
    Peaches14$NEE[i] <- -999
  }
  if((Peaches14$DoY[i] >= 270)&&(Peaches14$Ustar[i] < ths_4)){
    Peaches14$NEE[i] <- -999
  }
}

for（1中的i：长度（峰值13$DoY））{
如果（（峰值13$DoY[i]<90）和&（峰值13$Ustar[i]Peaches13$NEE[i]您不需要for循环。例如，您的第一个for循环可以替换为：

badValues <- with(Peaches13,
                (((DoY < 90)&(Ustar < ths_1)) | 
                ((DoY < 180)&(DoY >= 90)&(Ustar < ths_2)) | 
                ((DoY < 270)&(DoY >= 180)&(Ustar < ths_3)) | 
                ((DoY >= 270)&(Ustar < ths_4)) ) )

Peaches13$NEE[badValues] <- -999

badValues=90）和（Ustar=180）和（Ustar=270）和（UstarPeaches13$NEE[badValues]第一个解决方案将导致所有NEE值变为-999，前提是任何DoY小于90且任何Ustar小于THSU 1，而不是满足这两个条件的特定观察值。第二个解决方案似乎存在相同的问题。问题（如果您尝试运行脚本）我忘了将
&
操作符（只计算每个向量的第一个元素）更改为
&
操作符（对每个元素进行操作）。除此之外，这个脚本应该可以工作。如果id不起作用，请尝试在帖子中包含一些数据（即
dput（head（Peaches13,10））
）。
library(dplyr)
df <- mutate(Peaches13, NEE = ifelse(badValues , -999, NEE))