我一直在寻找一个没有太多运气的答案,所以手指交叉有人可以帮助我!
我正在处理周期性数据,我正在尝试找到两个峰值和两个波谷的相关值 - 这不必等于最大值/最小值和第二个最大值/最小值,而是最大值/ min,然后是第二个max / min值,条件是值大于/小于前一个值和后一个值。
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,然后希望在组内应用条件max / min参数。
我很感激有这方面的建议,
提前致谢
我已经使用了以下功能,只需在最后一行进行轻微编辑
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var,z是日期变量。这允许我对结果做一些额外的计算(我需要值为min / max的时间以及值本身)。
所以现在我有一个数据框,其中包含我需要的所有内容,但它仅适用于一个日期 - 我仍然无法使用group_by函数在整个数据集中运行。我已尝试使用
按日期进行子设置 subsets<-split(data, data$datevar, drop=TRUE)
但仍需要一种方法以某种方式为每个子集运行findminmax函数(以及我的几行额外代码)。有什么想法吗?
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考虑以下可以在dplyr group_by()
过程中传递的自定义函数。本质上,函数遍历循环值列表并比较它之前和之后的邻居。峰值的邻居既低于自身,也有邻居大于自己的低谷。
findminmax <- function(x){
peak <- list(NA, NA) # INITIALIZE TEMP LISTS AND ITERATORS
p <- 1
trough <- list(NA, NA)
t <- 1
for (i in 1:length(x)){
if (i != 1 & i != length(x)){ # LEAVES OUT FIRST AND LAST VALUES
if ((x[i] > x[i-1]) & (x[i] > x[i+1])) { # COMPARES IF GREATER THAN NEIGHBORS
peak[p] <- x[i]
p <- p + 1
}
if ((x[i] < x[i-1]) & (x[i] < x[i+1])){ # COMPARES IF LESS THAN NEIGHBORS
trough[t] <- x[i]
t <- t + 1
}
}
}
return(list(peak1=peak[[1]], peak2=peak[[2]],
trough1=trough[[1]], trough2=trough[[2]]))
}
result <- findminmax(x)
#$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)