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我有一个数据框如下 -

df <- cbind(c(1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3),c(4,8,12,18,21,24,27,1,4,7,10,13,16,19,22,25,28,5,10,15,20,25), c(1.0,0.7,2.0,2.9,1.6,0.6,0.9,2,4,1,8,4,2,0.8,1.2,1.0,0.6,2,9,7,4,5))
colnames(df) <- c("ID","time","value")

因此，两个 ID 都有超过 1 个局部最小值。我想确定峰值后局部最小值是否大于或小于峰值前局部最小值，并提取峰值后局部最小值小于峰值前局部最小值的 ID，并捕获上升时间。所以我想创建一个列“索引”，如果峰值前局部最小值大于峰值后局部最小值，则该列为 0，如果峰值前局部最小值小于峰值后局部最小值，则该列等于 1 . 因此对于 ID 1 和 2，索引列将为 0，但对于 3，它将为 1。随后我想捕获峰值的时间。所以结果数据框将是这样的

df1 <- cbind(c(1,2),c(18,10), c(0,0))
colnames(df1) <- c("ID","time","index")

我可以使用此代码捕捉上升时间 -

df1 <- df%>%group_by(ID)%>%mutate(peak = which.max(c(diff(value),TRUE)))
df1 <- df1%>%group_by(ID)%>%filter(row_number == peak)

但是，我无法根据峰值前最小值与峰值后最小值的比较来捕获“索引”列。

请帮我。

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这有帮助吗？

library(dplyr)

df %>%
  group_by(ID) %>%
  slice(which.max(value)) %>%
  ungroup %>%
  mutate(index = as.integer(lead(time, default = Inf) > time)) %>%
  filter(index == 0)

#     ID  time value index
#  <dbl> <dbl> <dbl> <int>
#1     1    18   2.9     0
#2     2    10   8       0
于 2021-03-25T07:22:18.643 回答