从特定时间范围内的最高先验值中减去一个值，单位为r

我试图创建一个差异变量，通过从三年前每个id的最高值中减去列中的每个值

我的数据如下所示：

data <- data.frame(id = c(1,1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4,4),
                  testocc = c(1,2,3,4,1,2,1,2,3,4,1,2,3),
                  score = c(0.8,0.3,0.1,0.2,0.1,0.5,0.9,0.5,0.7,0.6,0.3,0.2,0.6),
                  time = c(0,1,1,3,0,4,0,4,2,1,0,3,2))

> data                            Score.Maximum
id   testocc   score   time    Within.3.Years.Prior    Difference (= Score - Score Maximum within 3 Years Prior)
1      1        0.8     0             -                    0
1      2        0.3     1             0.8                 -0.5
1      3        0.1     1             0.8                 -0.7
1      4        0.2     3             0.1                  0.1
2      1        0.1     0             -                    0
2      2        0.5     4             0.1 (or NA)          0.4 (or NA)   
3      1        0.9     0             -                    0
3      2        0.5     4             0.9 (or NA)         -0.4 (or NA)
3      3        0.7     2             0.5                  0.2
3      4        0.6     1             0.7                 -0.1
4      1        0.3     0             -                    0
4      2        0.2     3             0.3                 -0.1
4      3        0.6     2             0.2                  0.4

这里的时间（以年为单位）是自上一次测试以来的时间，我想找出过去三年中单个测试的最高分数。然后我想从最高的分数中减去当前的分数。每个单独的id都单独处理

我也希望有两种版本：

如果唯一的先验值大于3年前，我仍然希望从中减去当前值（如上面的所需输出所示）

如果唯一的previor值是>3 ago，我想输入一个NA（如上面括号中所示）

---

我想我必须计算所有测试之间的成对时间，在3年内做一个截止值，然后从其中的最大值中减去，我只是不知道该怎么做

这里有一种使用

dplyr

解决版本2的方法。首先按

id

分组，并根据时间步长计算运行时间。然后可以使用

do

语法计算最大值。最后，确定初始时间并计算差值

require(dplyr)
data %>% 
  group_by(id) %>%
  mutate(cumtime = cumsum(time)) %>%
  do({
    mutate(., 
           max = sapply(.$cumtime, function(t){
             max(.$score[.$cumtime < t & t - .$cumtime <= 3])
           }))
  }) %>%
  mutate(max = ifelse(cumtime == 0, score, max), 
         max = ifelse(!is.finite(max), NA, max),
         difference = score - max) 

require（dplyr）
数据%>%
分组依据（id）%>%
突变（累积时间=累积和（时间））%>%
做({
突变（。，
max=sapply（.$cumtime，函数（t）{
最大（.$score[.$cumtime

到目前为止您尝试了什么？我想不起来。我知道如何使用数据%>%group\u by（id）%%>%mutate（…）减去以前的值或减去最大值我只是不知道如何减去之前的最大值，同时应用时间截止值。我不理解您想要的输出。它似乎与您的数据或您想要的行为不符。您能澄清一下吗。下面是我认为您描述的问题的可能解决方案：

data%>%group_by（id）%%>%do（{mutate（，，max=sapply（.$time，function（t）{max（.$score[.$time%mutate（difference=max-score）

让我描述一下id#1的输出，让它更清楚：0.8-0.8=0（每个个体的第一个值将=零，自身的减法）0.3-0.8=-0.5（0.8在0.3之前，最高，并且在3年内）0.1-0.8=-0.7（0.8高于0.3，且仍在3年内）0.2-0.1=0.1（0.1是3年内从0.2减去的唯一值）每个分数减去测试3年内的先前最佳分数，产生差异变量“0.2-0.1=0.1（0.1是从0.2减去3年内的唯一值）”，为什么第二行的值（.3）不在三年内？它具有相同的

$time

值