我正在尝试创建一个新的值向量，它将循环与简单的减法函数结合起来。
我的数据： 37个日期，每个日期有48个观察值，其中24个观察值被指定为“治疗”，24个是“对照”（因此每天有24对，每对中一个被治疗，一个作为对照）。
我想制作一个新的变量，它是控制和治疗通量值之间的差异（从而隔离治疗通量的定量效应超过每对中的控制通量），但保持所有其他元数据（日期） ，配对等。）。
这就是我的数据的一天：
date collar setID withinset CH4_mg.m2.h CO2_mg.m2.h
6/20/2013 1 1 t 0.557704455 2930.10525
6/20/2013 2 1 c 0.49434559 2823.564824
6/20/2013 1S 2 c 2.205589818 2014.835162
6/20/2013 2S 2 t 2.854174288 1996.614314
6/20/2013 3 3 c 4.548922035 1818.766532
6/20/2013 4 3 t 2.352010011 1575.160171
6/20/2013 3S 4 c 1.022583517 1289.122553
6/20/2013 4S 4 t 4.377283389 2888.582123
6/20/2013 5 5 t 1.340228189 2636.685313
6/20/2013 6 5 c 1.1954218 1782.670702
6/20/2013 5N 6 c 4.217147165 1631.184251
6/20/2013 6N 6 t 1.836410187 1031.5654
6/20/2013 7 7 t 2.051102645 2609.285292
6/20/2013 8 7 c 1.96837465 2454.56188
6/20/2013 7N 8 c 3.66876257 2253.766863
6/20/2013 8N 8 t 3.460709848 2853.823753
6/20/2013 9 9 t 1.084707894 771.0890746
6/20/2013 10 9 c 1.915678246 857.8528567
6/20/2013 9S 10 c 3.555408983 569.5288078
6/20/2013 10S 10 t 3.401276615 588.6532344
6/20/2013 11 11 c 2.970877855 1324.872897
6/20/2013 12 11 t 2.028830249 956.9233078
6/20/2013 11S 12 t 8.063764267 1516.712685
6/20/2013 12S 12 c 4.160007577 986.7419756
6/20/2013 13 13 c 8.351615925 1484.538885
6/20/2013 14 13 t 7.682825572 1573.40649
6/20/2013 13N 14 c 6.688854043 1400.82208
6/20/2013 14N 14 t 4.426522661 985.5632563
6/20/2013 15 15 c 2.240328624 467.566316
6/20/2013 16 15 t 2.395533405 470.3854269
6/20/2013 15N 16 c 3.145509032 1053.025448
6/20/2013 16N 16 t 3.989964648 1602.760702
6/20/2013 17 17 t 3.117849324 656.6618375
6/20/2013 18 17 c 3.719289098 575.5902064
6/20/2013 17S 18 t 2.75248536 914.3974523
6/20/2013 18S 18 c 3.253130586 906.1170518
6/20/2013 19 19 c 2.068481806 465.0783511
6/20/2013 20 19 t 6.696415968 1362.594187
6/20/2013 19N 20 t 3.25099946 437.389186
6/20/2013 20N 20 c 2.923361538 504.803891
6/20/2013 21N 21 t 5.704969796 1190.943268
6/20/2013 22N 21 c 7.014650089 1550.961323
6/20/2013 23S 22 c 6.277550864 1408.528849
6/20/2013 24S 22 t 8.3399388 1573.475572
6/20/2013 21 23 c 7.722659069 1467.822676
6/20/2013 22 23 t 12.51091848 1276.049909
6/20/2013 23 24 t 10.81073531 2052.516537
6/20/2013 24 24 c 0.797904749 884.0794505
我需要分别为CO2通量（CO2_mg.m2.h）和CH4通量（CH4_mg.m2.h）制作一组代码，但是一旦我得到基本的骨架代码，就应该很容易复制
这是我尝试的CH4代码：
t_minus_c <- rep(0,37) # 37 dates
for (i in 1:37){
for (j in 1:24){ #24 collar pairs, aka setID
{tmc[i] <- ((data$CH4_mg.m2.h[which(data$date==i & data$setID==j & withinset=="t"),]) -
(data$CH4_mg.m2.h[which(data$date==i & data$setID==j & withinset=="c"),]))}
}
}
我需要分别为CO2通量（CO2_mg.m2.h）和CH4通量（CH4_mg.m2.h）制作一套代码。
我知道这很笨重，任何帮助都会非常感激。提前谢谢。
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您可以考虑使用data.table代替data.frame。它可以非常容易和优雅地完成这种工作..
假设您的数据为data.frame DT。
require(data.table)
DT <- data.table(DF)
setkey(DT, date, setID, withinset) #order data by date, then setID and then withinset
TMP <- DT[, list(CH4 = diff(CH4_mg.m2.h), CO2 = diff(CO2_mg.m2.h)), by=list(date, setID)]
TMP
输出
date setID CH4 CO2
1: 6/20/2013 1 0.06335886 106.540426
2: 6/20/2013 2 0.64858447 -18.220848
3: 6/20/2013 3 -2.19691202 -243.606361
4: 6/20/2013 4 3.35469987 1599.459570
5: 6/20/2013 5 0.14480639 854.014611
6: 6/20/2013 6 -2.38073698 -599.618851
7: 6/20/2013 7 0.08272799 154.723412
8: 6/20/2013 8 -0.20805272 600.056890
9: 6/20/2013 9 -0.83097035 -86.763782
10: 6/20/2013 10 -0.15413237 19.124427
11: 6/20/2013 11 -0.94204761 -367.949589
12: 6/20/2013 12 3.90375669 529.970709
13: 6/20/2013 13 -0.66879035 88.867605
14: 6/20/2013 14 -2.26233138 -415.258824
15: 6/20/2013 15 0.15520478 2.819111
16: 6/20/2013 16 0.84445562 549.735254
17: 6/20/2013 17 -0.60143977 81.071631
18: 6/20/2013 18 -0.50064523 8.280401
19: 6/20/2013 19 4.62793416 897.515836
20: 6/20/2013 20 0.32763792 -67.414705
21: 6/20/2013 21 -1.30968029 -360.018055
22: 6/20/2013 22 2.06238794 164.946723
23: 6/20/2013 23 4.78825941 -191.772767
24: 6/20/2013 24 10.01283056 1168.437087
date setID CH4 CO2
只需输入data.table DT，DT[i,j,by]从DT中选择满足条件i的行，使用列表j中指定的计算创建列每个组由列表by提供的分组变量提供。这是data.table如何工作的非常近似的解释。为了更好地理解，您应该阅读data.table手册。