计算数据帧中两列之间的偏移量，但忽略其中一列中的一些异常值
[英]Calculating the offset between two columns in a dataframe but ignoring some of the outliers in one of those
问题描述
我有一个包含两列的数据框，其中一列是我使用前一组数据计算的基线 (baseline_CO2)，另一列是我认为相对于该基线值偏移的一组数据。
我想量化这个偏移量并计算它的值以更正我的原始数据 (CO2_LICOR)。 为了准确地做到这一点，我需要能够在 LICOR_CO2 数据的偏移计算中去除一些异常峰值，比如所有超过 350 的值。
任何人都可以帮忙吗？
数据框如下所示：
1 个解决方案
解决方案1
1 2021-10-15 20:10:14
如果您想比较这两行，那么您可以使用 Jon Spring 建议的方法。
df$offset <- df$baseline_CO2 - df$CO2_LICOR
如果你想过滤这些值，那么像
df_filtered <- df[df$CO2_LICOR < 350]
仅使用一个数据帧中的列合并两个数据帧，而忽略R中的其他数据帧
[英]Merging two dataframes using only columns from one dataframe and ignoring others in R
检查一个 dataframe 的列值是否在第二个 dataframe 的其他两列之间（范围）
[英]Check if column value from one dataframe is in between (range) of two other columns of second dataframe
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