Нам нужно создать группы, это важный бит, остальное стандартное агрегирование:
cumsum(!c(0, diff(df1$seconds)) < 0.2)
# [1] 0 0 0 1 1 2 3 4
Затем агрегирование с использованием агрегат :
aggregate(df1[, 2], list(cumsum(!c(0, diff(df1$seconds)) < 0.2)), mean)
# Group.1 x
# 1 0 61.90367
# 2 1 130.94500
# 3 2 211.59000
# 4 3 280.50000
# 5 4 290.40000
Или используйте dplyr :
library(dplyr)
df1 %>%
group_by(myGroup = cumsum(!c(0, diff(seconds)) < 0.2)) %>%
summarise(BPM = first(BPM),
seconds = mean(seconds))
# # A tibble: 5 x 3
# myGroup BPM seconds
# <int> <dbl> <dbl>
# 1 0 63.9 61.9
# 2 1 62.1 131.
# 3 2 61.8 212.
# 4 3 63.8 280.
# 5 4 60.3 290.
Воспроизводимые примеры данных:
df1 <- read.table(text = "BPM seconds
63.9 61.899
63.9 61.902
63.8 61.910
62.1 130.94
62.1 130.95
61.8 211.59
63.8 280.5
60.3 290.4", header = TRUE)