R 中 group_by 内的条件 Max/Min 值

Conditional Max/Min values within group_by in R

我一直在寻找这个问题的答案,但运气不佳,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 max/min 和第二个 max/min 值,但是而是 max/min 和第二个 max/min 值以 larger/smaller 为条件,而不是前面和后面的值。

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 个循环,所以我在 dplyr 中使用 group_by 对循环进行分组,然后希望在组内应用条件 max/min 参数。

如有任何建议,我将不胜感激,

提前致谢

编辑

我已经使用了下面的函数,只是在最后一行稍作修改

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

其中 x 是我上面的原始 x,y 是时间变量,z 是日期变量。这使我可以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)。

所以现在我有一个包含我需要的一切的数据框,但它只用于一个日期 - 我仍然无法使用 group_by 函数在整个数据集中得到这个 运行。我尝试使用

按日期进行子设置

subsets<-split(data, data$datevar, drop=TRUE)

但仍然需要一种方法以某种方式 运行 每个子集的 findminmax 函数(以及我的几行额外代码)。有什么想法吗?

考虑以下您可以在 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前后的邻居。波峰的邻居比自己低,波谷的邻居比自己大。

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)