我正在尝试做一些我确定很容易的事情，但是我什至不知道该如何正确地寻找灵魂。
我有很长一段时间的数据。一栏表示状态，其值为0、1、2或-1。我想提取状态为2的数据并进行处理。提取所有这些数据没问题；我想做的是分别处理state = 2的每个周期。也就是说，我要遍历数据，在state = 2的情况下，进行一些分析（例如，对与此相关的其他变量进行线性拟合以拟合初始周期）时间段），然后转到状态= 2的下一个实例并重复此分析。或者，将每个周期的数据提取到其自己的数据帧中并进行分析（但这会产生小数据帧的杂音）。
我什至不知道如何识别起点（即，i = 2和i-1 = 1）。
任何指向我应该查看的命令或软件包的指针将不胜感激。
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您可以将apply函数与MARGIN = 1一起使用（按行），然后将可以按索引访问每个结果，因为apply函数的值是一个列表。请看如下：
# Simulation of the data ----
library(lubridate)
set.seed(123)
n <- 20
df <- data.frame(
id = factor(sample(-1:2, 20, replace = TRUE)),
t_stamp = sort(sample(seq(dmy_hm("01-01-2018 00:00"), dmy_hm("01-01-2019 00:00"), by = 10), 20)),
matrix(rnorm(100 * n), nrow = n, dimnames = list(NULL, c(paste0("X", 1:50), paste0("Y", 1:50)))))
# Calculation & output -----
# filter out all id == 2
df_m <- df[df$id == 2, ]
# apply to all the data linear regression ----
df_res <- apply(df_m, 1, function(xs) {
rw <- as.numeric(xs[-(1:2)])
x <- rw[1:50]
y <- rw[51:100]
smry <- summary(lm(y ~ x))
list(xs[2], smry)
})
# access to the second incident
df_res[[2]]
# [[1]]
# t_stamp
# "2018-03-26 13:01:40"
#
# [[2]]
#
# Call:
# lm(formula = y ~ x)
#
# Residuals:
# Min 1Q Median 3Q Max
# -2.44448 -0.79877 0.09427 0.88524 3.11190
#
# Coefficients:
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.1731 0.1592 1.088 0.282
# x 0.1595 0.1544 1.033 0.307
#
# Residual standard error: 1.125 on 48 degrees of freedom
# Multiple R-squared: 0.02173, Adjusted R-squared: 0.001349
# F-statistic: 1.066 on 1 and 48 DF, p-value: 0.307
# check the second incident
df_m[2, ]
# id t_stamp X1 X2 X3 X4 ... X50 Y1 Y2 Y3 Y4
# 4 2 2018-03-26 13:01:40 -0.7288912 2.168956 -1.018575 0.6443765 ... -0.1321751 0.8983962 -0.2608322 1.036548 -1.691862