对数据框的特定行（数据块）进行Filtfilt

Question

我有一个包含试验列、索引列和时间序列 (Fy) 数据列的数据框。我想在每个试验中独立使用 filtfilt()，结果将是过滤了时间序列数据列的原始数据框。

示例数据集 (df)：

Trial	Index	Fy
1	1	1.3
1	2	1.4
1	3	1.5
1	4	1.6
2	5	2.4
2	6	2.5
2	7	2.6
2	8	2.7

我的过滤器（来自信号包）：

bf <- butter(4, 30/(1000/2), type="low")

我可以在完整的专栏上使用 filtfilt()，例如：

df$Fy <- filtfilt(bf, df$Fy)

但是，这不允许过滤器识别它们是列中的不同试验，并且每个试验都需要单独过滤。

我试过：

df %>%
group_by(Trial) %>%
filtfilt(bf, df$Fy) #filters specific data column

然后我尝试通过试验创建索引列表：

index <- df %>%
  group_by(Trial) %>%
  summarise(Indices = paste(sort(unique(Index)), collapse = " "))

并尝试 lapply 我要筛选的特定列：

df$Fy <- lapply(index, function(x) filtfilt(bf, x))

Answer 1

这是 1 种方法。

使用 group_split.
使用 purrr 包中的地图映射每个数据框。
将行绑定回普通数据框。

library(dplyr)
library(signal)
library(purrr)

df<-tibble::tribble(
      ~Trial, ~Index, ~Fy,
          1L,     1L, 1.3,
          1L,     2L, 1.4,
          1L,     3L, 1.5,
          1L,     4L, 1.6,
          2L,     5L, 2.4,
          2L,     6L, 2.5,
          2L,     7L, 2.6,
          2L,     8L, 2.7
      )

bf <- butter(4, 30/(1000/2), type="low") 

apply_my_filter<-function(df){
 df$Fy <- filtfilt(bf, df$Fy)
 return(df)
}

df_filtered<-df %>%
  group_split(Trial) %>%
  map(apply_my_filter) %>%
  bind_rows()

df_filtered
#> # A tibble: 8 × 3
#>   Trial Index     Fy
#>   <int> <int>  <dbl>
#> 1     1     1 0.0884
#> 2     1     2 0.0777
#> 3     1     3 0.0662
#> 4     1     4 0.0544
#> 5     2     5 0.156 
#> 6     2     6 0.137 
#> 7     2     7 0.117 
#> 8     2     8 0.0962

^{由 reprex package (v2.0.1)}

创建于 2022-01-09

对数据框的特定行（数据块）进行Filtfilt

Filtfilt on specific rows (data blocks) of data frame

signals

r