计算数据框中分组（标记）的峰值函数，并进一步将其绑定到新数据框

Question

我在Stack上提问时很新，所以如果我弄错了，请原谅我。这是一个场景（我试图用一个简单的例子重现它）：

library("pracma") 
Tag<- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3,
    3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,5, 5,
    6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6)
Temp<- c(43, 44, 45, 41, 43, 38, 40, 41, 39, 37, 37, 39, 45, 42, 41, 43, 44, 39,38,
     37, 43, 44, 45, 41, 43, 38, 40, 41, 39, 37, 37, 39, 45, 42, 41, 43, 44, 
     39, 38, 37, 43, 44, 45, 41, 43, 38, 40, 41, 39, 37, 37, 39, 45, 42, 41,43,
     44, 39, 38, 37)
dfr=data.frame(Tag=Tag,Temp=Temp)

数据描述 - 我们有两列：
标记 [组明变量]
温度（必须执行峰值功能的数值变量）

for (i in 1:6) {

df=filter(dfr , dfr$Tag == i)
pik =findpeaks(df$Temp, nups = 1, ndowns = 0, zero = "+", peakpat = NULL,
             minpeakheight = 33, minpeakdistance = 4,
             threshold =0.42, npeaks = 11, sortstr = FALSE)#Peak Function

pik<- as.data.frame(pik)#Converting into data frame as it is in matrix form
names(pik) <- c("Temp","Peak_Mid","Peak_start","Peak_End")# renaming the header
pik <- arrange(pik , Peak_Mid)#Rearranging with Peak_Mid
attach(pik)#attaching pik df 
j=1#initializing for loop
s=0#initializing for loop
for (j in 1:nrow(pik))#for loop for calculating slope individual points
s[[j]]=((Temp[j+1]-Temp[j])/(Peak_Mid[j+1]-Peak_Mid[j]))
pik$Trend <- 0#creating new column(Trend) filled with zero
pik$Trend <- s# inserting the calculated s variable onto pik df 
w[[i]]=as.data.frame(pik) 
}

我试图将上述代码转换为for循环，以便每i个值i：e（Tag[i]在我们的案例i范围内根据我们的数据，1至6）。因此，Tag[i]每次通过峰值函数计算，然后我们将计算点之间的斜率，我们将获得一个包含4列的新数据框。

将对每个Tag[i]执行此计算，i是主数据帧的子集。因此，我们将得到{{1}}个不同的数据帧，这些数据帧将与rbind一起标记为no。

这是具有预期输出的输入视觉：

Answer 1

使用我们可以执行的tidyverse库：

result <- dfr %>% 
    split(.$Tag) %>% 
    map(~findpeaks(.$Temp, nups = 1, ndowns = 0, zero = "+", peakpat = NULL, minpeakheight = 33, minpeakdistance = 4, threshold = 0.42, npeaks = 11, sortstr = FALSE)) %>% 
    map_df(~data_frame(Temp = parse_number(.x[,1]), 
                    Peak_Mid = parse_number(.x[,2]),
                    Peak_start = parse_number(.x[,3]),
                    Peak_End= parse_number(.x[,4])),
           .id = 'Tag') %>% 
    arrange(Tag, Peak_Mid) %>% 
    group_by(Tag) %>% 
    mutate(Trend= (lead(Temp)-Temp)/(lead(Peak_Mid)-Peak_Mid))

这将按顺序：

1. 根据dataset值将原始list拆分为datasets Tag。 （split）
2. 对于列表中的每个dataset，执行findpeaks函数，使用提供的参数，结果为matrix。 （map）
3. 对于matix每个data.frame广告，请重命名。 （data_frame）
4. 缩减为单个data.frame。 （map_df）
5. 按所需顺序排列。 （arrange）
6. 计算Trent列。 （mutate）

希望这有帮助