R 中 group_by 范围内的条件最大值/最小值

Question

我一直在寻找这个问题的答案，但运气不佳，所以希望有人能帮助我！

我正在处理周期性数据，我试图找到两个波峰和两个波谷的相关值——这不一定等同于最大/最小和第二个最大/最小值，而是最大/最小和第二个最大/最小值，条件是该值大于/小于前面和后面的值。

这是一个循环的例子

x <- c(3.049, 3.492, 3.503, 3.429, 3.013, 2.881, 2.29, 1.785, 1.211, 0.890, 0.859, 0.903, 1.165, 1.634, 2.073, 2.477, 3.162, 3.207, 3.177, 2.742, 2.24, 1.827, 1.358, 1.111, 1.063, 1.098, 1.287, 1.596, 2.169, 2.292)

我有 1000 个周期，所以我在 dplyr 中使用group_by对周期进行分组，然后希望在组中应用条件最大值/最小值参数。

我很感激任何建议，

先谢谢了

此后，我使用了下面的函数，只对最后一行稍加编辑

  return(data.frame(Data.value=x, Time=y, Date=z,HHT=peak, LLT=trough)) 

其中x是上面的原始x，y是时间变量，z是日期变量。这允许我对结果进行一些额外的计算（我需要值为min/max的时间以及值本身）。

所以现在我有了一个包含我需要的所有内容的数据框架，但是它只适用于一个日期——我仍然无法使用group_by函数运行整个数据集。我尝试过按日期进行子设置

子集

但是仍然需要为每个子集运行findminmax函数(以及我的几行额外代码)的方法。有什么想法吗？




Answer 1

请考虑以下可在 dplyr group_by（） 过程中传递的自定义函数。本质上，函数遍历循环值列表，并比较它之前和之后的邻居。峰的邻居既比自身低，低谷的邻居也比自己大。

findminmax <- function(x){
  peak <- list(NA, NA)                              # INITIALIZE TEMP LISTS AND ITERATORS
  p <- 1
  trough <- list(NA, NA)
  t <- 1

  for (i in 1:length(x)){
    if (i != 1 & i != length(x)){                   # LEAVES OUT FIRST AND LAST VALUES
      if ((x[i] > x[i-1]) & (x[i] > x[i+1])) {      # COMPARES IF GREATER THAN NEIGHBORS
        peak[p] <- x[i]
        p <- p + 1
      }
      if ((x[i] < x[i-1]) & (x[i] < x[i+1])){       # COMPARES IF LESS THAN NEIGHBORS
        trough[t] <- x[i]
        t <- t + 1
      }
    }
  }
  return(list(peak1=peak[[1]], peak2=peak[[2]], 
              trough1=trough[[1]], trough2=trough[[2]]))
}

result <- findminmax(x)
#$peak1
#[1] 3.503    
#$peak2
#[1] 3.207    
#$trough1
#[1] 0.859    
#$trough2
#[1] 1.063

对于dplyr的group_by：

finaldf <- originaldf %>% 
             group_by(z) %>% 
                summarise(Time = mean(y),
                          HHT1 = findminmax(x)$peak1,
                          HHT2 = findminmax(x)$peak2,
                          LLT1 = findminmax(x)$trough1,
                          LLT2 = findminmax(x)$trough2)