R - return 滑动中最大值或最小值的数据表行数 window

Question

我试图在滑动 window 中检索与 max/min 值关联的行号。然后我对该行号进行子集化以从不同的列中检索值。

根据您的要求，这里是 dput(head(DATAFRAME3)):

structure(list(Time = c("00:00:01|", "00:00:03|", "00:00:04|", 
"00:00:05|", "00:00:06|", "00:00:07|"), Average = c(8, 5.75, 
5.33333333333333, 5.23076923076923, 5.15, 5.15), NegativeChange = c(-3, 
-0.75, -0.333333333333333, -0.230769230769231, -0.15, -0.15), 
    PositiveChange = c(0, 0, 0.107843137254902, 0.210407239819005, 
    0.291176470588235, 0.291176470588235)), .Names = c("Time", 
"Average", "NegativeChange", "PositiveChange"), class = c("data.table", 
"data.frame"), row.names = c(NA, -6L), .internal.selfref = <pointer: 0x0000000001300788>)

这是一个截断的文本数据文件的上传，随后是我用来将其导入 R 并将其带到我试图对结束时间戳部分进行编码的代码：

http://textuploader.com/5ymml

代码：

#prepare workspace...delete prior data and values
rm(list=ls())

#Load packages
library(data.table)
library(dplyr)

#set working directory, setwd(filepath)
setwd()

#load fixed width data, n = 39
DATAFRAME <- read.fwf("Dataframe3_Truncated.txt", widths = c(9,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1), header = FALSE, sep = "\t", skip = 4, na.strings = c("-"))

#transform to data.table
DATAFRAME <- data.table(DATAFRAME)

#Calculate row averages, adding an "Average" column to the data set
DATAFRAME2 <- DATAFRAME[, .(Average = rowMeans(.SD, na.rm = TRUE)), "V1"]

#Calculate NegativeChange and PositiveChange using subscript method
NegativeChange <- numeric(nrow(DATAFRAME2))
PositiveChange <- numeric(nrow(DATAFRAME2))
for (i in 1:(nrow(DATAFRAME2)-90)) {
  y <- i
  x <- i+90
  NegativeChange[i] <- min(DATAFRAME2$Average[y:x]) - DATAFRAME2$Average[i]
  PositiveChange[i] <- max(DATAFRAME2$Average[y:x]) - DATAFRAME2$Average[i]
 }

#add NegativeChange and PositiveChange columns to datatable
DATAFRAME3 <- DATAFRAME2[, .(Time = as.character(V1), Average, NegativeChange, PositiveChange)]
DATAFRAME3

PositiveChange 是 [i:i + 90] 中与 Average[i] 的最大正偏差。 NegativeChange 是 [i:i + 90] 中与 Average[i] 的最大负偏差。 EndTimestamp，以及为什么我试图找到 Max/Min 值的行号，应该是 max 平均值最高的时间戳[i:i + 90] 和 min 平均值最低的时间戳 [i:i + 90] .我试图让 EndTimestamp 功能仅在 PositiveChange >= 1 或 NegativeChange <= -1 时触发。

我试图找到最大值行号的代码示例如下：

#which.max
EndTimestamp <- numeric(nrow(DATAFRAME3))
for (i in seq(nrow(DATAFRAME3))) {
  X <- (i + 1)
  y <- (i + 91)
  z <- (i)
  if (DATAFRAME3$PositiveChange[i] >= 1) {
    EndTimestamp[i] <- DATAFRAME3[(which.max(DATAFRAME3$Average[x:y]) + z), Time]
  } else {
    EndTimestamp[i] <- NA
  }
}  



#which
TimestampRowIndex <- c()
TimestampRowActual <- c()
EndTimestamp3 <- numeric(nrow(DATAFRAME3))
for (i in seq(nrow(DATAFRAME3))) {
  X <- (i + 1)
  y <- (i + 91)
  z <- (i)
  if (DATAFRAME3$PositiveChange[i] >= 1) {
    TimestampRowIndex <- append(TimestampRowIndex, which(DATAFRAME3$Average[x:y] == max(DATAFRAME3$Average[x:y])))
    TimestampRowActual <- TimestampRowIndex[length(TimestampRowIndex)] + z
    EndTimestamp3[i] <- DATAFRAME3[as.integer(TimestampRowActual), Time]
  } else {
    EndTimestamp3[i] <- NA
  }
}

两种解决方案都无法找到 PositiveChange >= 1 的最大值，并且在转换为找到 NegativeChange <= -1 的最小值时似乎效果更差。由于数据的性质，在大多数情况下，平均值 >= 1 的连续行应该具有相同的结束时间戳。但是上面的代码会产生递增的时间戳。并且在某一点（第 928 行到 973 行）产生递减的时间戳，这是没有意义的。

我确信有一个简单的答案，但作为 R 和编码的新手，我花了几个小时试图找到它无济于事。

另外，z 变量是为了纠正 which 和 which.max 函数 return 一个基于被检查范围的索引值这一事实（我认为）。因此，如果 500:600 中的最大值在数据表的第 504 行中，则哪些函数将 return 值为 4。有没有办法解决这个问题，这样它就会 return 504?

建议？如果需要，很乐意提供更多信息。

Answer 1

我不明白你的代码的用途，为什么你需要移动 window 聚合？也许有一种数据结构更适合您的问题。但是，使用给定的数据，我建议如下：

"NegativeChange" 是给定区间内与平均值的最小偏差。根据定义，这是每个间隔的最小值。您正在寻找移动 window 中的最小（最大）值。 RcppRoll 包为此任务提供了有用的函数：

library(RcppRoll)
DATAFRAME2$min_Average = roll_minl(Average, 90)
DATAFRAME2$max_Average = roll_maxl(Average, 90)

在下一步中，您将尝试获取每个间隔的 min/max 值的行号（或间隔中的位置？）如果您需要此信息，您可能必须使用循环。

#Calculate row averages, adding an "Average" column to the data set
DATAFRAME2 <- DATAFRAME[, .(Average = rowMeans(.SD, na.rm = TRUE)), "V1"]

# calculate min/max of rolling Window
for (i in 1:nrow(DATAFRAME2)) {
    j = min(i+90, nrow(DATAFRAME2)) # upper bound of window
    DATAFRAME2$min_Average[i] = min(DATAFRAME2$Average[i:j])
    DATAFRAME2$pos_min_Average[i] = (i-1) + which.min(DATAFRAME2$Average[i:j])
    DATAFRAME2$max_Average[i] = max(DATAFRAME2$Average[i:j])
    DATAFRAME2$pos_max_Average[i] = (i-1) + which.max(DATAFRAME2$Average[i:j])
}

R - return 滑动中最大值或最小值的数据表行数 window

R - return datatable row number of max or min value in sliding window

r

row-number

max

sliding-window