Question

首先，我对R还是很陌生，所以我对这里发生的事情可能不太了解，但是我仍然停留在这段代码上，我需要快速修复它，因此感谢您的参与先发制人。

我正在尝试查找每年每条路线的冰点，基本上这将在CT值超过阈值9时发生。这是因为我正在处理北极数据，因此CT值将开始为高于9，我必须找到它首先从低于阈值到高于9的阈值。在某些地方，这种局部最小值有函数，但我不知道它们是什么。

我尝试制作一个长的管道语句，但是在引用列时遇到了一些麻烦，因此我尝试在管道语句之外进行group_by，但这也不起作用。

编辑：这是一个示例。 我想以1983年东部和1984年东部的1个值（年份）结束。正确的返回值分别是6和18。

Route Year  Day_Year    CT
East  1983  1           3
East  1983  2           2
East  1983  3           1
East  1983  4           0
East  1983  5           2
East  1983  6           9.5
East  1984  1           3   
East  1984  3           2
East  1984  9           1
East  1984  10          0
East  1984  14          2
East  1984  18          9.5


library("dplyr")
data_g <- group_by(Sea_Ice, Route, Year)

#Above 9 Freeze-Up
Above_9_A <- 
  #group_by(Sea_Ice, Route, Year) %>%
  data_g %>%
  mutate(row.position = which.min(data_g$CT))%>%
  filter(CT > 9, !SA %in% c("New Ice", "Nilas", "Grey Ice", "Open Water")) %>%
  slice(which.min(Day_Year)) %>%
  mutate(Conc_Threshold = "Above_9")

我目前正在做的事情是找到所有年份所有路由的最小值。

我只是不知道从这里去哪里，谢谢您的帮助。

编辑2：我暂时已删除其他列的过滤器，因为这不是我的问题

Answer 1

您需要做的是创建一个当前一个数字都小于9并且当前数字大于9时将为TRUE的列。这是您可以执行的操作：

data_g %>% group_by(route, year) %>% 
  mutate(freezepoint=(cumsum(CT<9)>0 & CT>=9)) %>% 
  filter(freezepoint)

或者，更直接地：

data_g %>% group_by(route,year) %>% slice(which.max(cumsum(CT<9)>0 & CT>=9))

（注意：这假定data.frame已按天排列）

R和dplyr，使用group_by在每个组中运行代码不起作用

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