r - 计算 R 中 "yesterday' s"值的变化？

Question

我有关于鸟类个体及其喂食地点的数据。喂食位置会移动，因此我想创建一个变量来计算从昨天的喂食位置到“今天的”喂食选项的距离。

这是一个代表我在说什么的例子。因此，'bird' 列代表鸟类的个体 ID，feedLoc 代表每天可能的喂食地点。然后是该观察的日期。 H(水平)和 V(垂直)表示网格上馈电位置的坐标位置。最后，bp 表示该个体是否在喂食地点被识别。

reprex <- tibble(bird = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C"),
                 feedLoc = c("x","y", "x", "x", "y", "x", "y", "z"),
                 date = as.Date(c("2020-05-10", "2020-05-11", "2020-05-11", 
                                  "2020-05-24", "2020-05-25", "2020-05-25",
                                  "2020-05-22", "2020-05-23")),
                 h = c(100, 123, 45, 75, 89, 64, 99, 101),
                 v = c(89, 23, 65, 92, 29, 90, 120, 34),
                 bp = c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0))

产生这个:

# A tibble: 8 × 6
  bird  feedLoc date           h     v    bp
  <chr> <chr>   <date>     <dbl> <dbl> <dbl>
1 A     x       2020-05-10   100    89     1
2 A     y       2020-05-11   123    23     1
3 A     x       2020-05-11    45    65     0
4 B     x       2020-05-24    75    92     1
5 B     y       2020-05-25    89    29     0
6 B     x       2020-05-25    64    90     1
7 C     y       2020-05-22    99   120     1
8 C     z       2020-05-23   101    34     0

我的问题是，我想创建一个新变量来计算从昨天的喂食选择(因此，bp == 1 AND date == date - 1 的行)到每只鸟的当前喂食位置选项的距离个人使用坐标数据。我该怎么做？谢谢!

我最初尝试按鸟类和 feedLoc id 分组，按日期排列，然后滞后 h 和 v 变量，这样我就可以使用距离公式计算与昨天的 Ant 群选择的距离。然而，问题是在数据集中，排列时的前一行并不总是完全是“昨天”。

Answer 1

创建一个过滤到 bp == 1 的数据框，将日期加 1 以匹配第二天的行，然后 left_join() 到您的原始数据以进行计算距离:

library(dplyr)

yesterday <- reprex %>%
  filter(bp == 1) %>%
  transmute(bird, date = date + 1, h.yest = h, v.yest = v)

reprex %>%
  left_join(yesterday) %>%
  mutate(
    dist = sqrt((h - h.yest)^2 + (v - v.yest)^2)
  ) %>%
  select(!h.yest:v.yest)

# A tibble: 8 × 7
  bird  feedLoc date           h     v    bp  dist
  <chr> <chr>   <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A     x       2020-05-10   100    89     1  NA  
2 A     y       2020-05-11   123    23     1  69.9
3 A     x       2020-05-11    45    65     0  60.0
4 B     x       2020-05-24    75    92     1  NA  
5 B     y       2020-05-25    89    29     0  64.5
6 B     x       2020-05-25    64    90     1  11.2
7 C     y       2020-05-22    99   120     1  NA  
8 C     z       2020-05-23   101    34     0  86.0