R-код для получения максимального количества данных временных рядов по группам - PullRequest
Новая
       24

R-код для получения максимального количества данных временных рядов по группам

0 голосов
/ 29 января 2020

Я хотел бы получить сводку данных временных рядов, где группа - это "Flare", а максимальное значение FlareLength - это данные, представляющие интерес для этой группы.

Если у меня есть фрейм данных, например это: 


   Date           Flare       FlareLength
1  2015-12-01     0           1
2  2015-12-02     0           2
3  2015-12-03     0           3
4  2015-12-04     0           4
5  2015-12-05     0           5
6  2015-12-06     0           6
7  2015-12-07     1           1
8  2015-12-08     1           2
9  2015-12-09     1           3
10 2015-12-10     1           4
11 2015-12-11     0           1
12 2015-12-12     0           2
13 2015-12-13     0           3
14 2015-12-14     0           4
15 2015-12-15     0           5
16 2015-12-16     0           6
17 2015-12-17     0           7
18 2015-12-18     0           8
19 2015-12-19     0           9
20 2015-12-20     0          10
21 2015-12-21     0          11
22 2016-01-11     1           1
23 2016-01-12     1           2
24 2016-01-13     1           3
25 2016-01-14     1           4
26 2016-01-15     1           5
27 2016-01-16     1           6
28 2016-01-17     1           7
29 2016-01-18     1           8

Я хотел бы выводить как: 

  Date           Flare       FlareLength
1 2015-12-06     0           6
2 2015-12-10     1           4
3 2015-12-21     0          11
4 2016-01-18     1           8

Я пробовал различные агрегатные формы, но я не очень знаком с морщинами временных рядов.

1 Ответ

0 голосов
/ 29 января 2020

Используя dplyr, мы можем создать группирующую переменную, сравнив FlareLength с предыдущим значением FlareLength и выбрав строку с maximum FlareLength в группе. 

library(dplyr)

df %>%
  group_by(gr = cumsum(FlareLength < lag(FlareLength, 
                       default = first(FlareLength)))) %>%
  slice(which.max(FlareLength)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-gr)

# A tibble: 4 x 3
#  Date       Flare FlareLength
#  <fct>      <int>       <int>
#1 2015-12-06     0           6
#2 2015-12-10     1           4
#3 2015-12-21     0          11
#4 2016-01-18     1           8

В базе R с ave мы можем сделать то же самое, что и 

subset(df, FlareLength == ave(FlareLength, cumsum(c(TRUE, diff(FlareLength) < 0)), 
           FUN = max))
...