Verwenden Sie eine 'apply' Funktion, um Code mit bedingten Anweisungen in R

Question

Ich habe an einem Projekt gearbeitet, für die ich Spitzen und Täler in einem Datensatz (nicht nur die höchsten Zahlen pro Spalte, sondern alle Peaks und Täler). Ich schaffte es, es auf 1 Spalte zu arbeiten, aber ich verwende eine for-Schleife für das und ich muss dies für etwa 50 Spalten tun, also denke ich, ich sollte eine "Anwenden" -Funktion verwenden. Ich weiß einfach nicht, wie ich das machen soll. Kann ich "if" -Anweisungen und solche in einer "apply" -Funktion setzen?

Hier ist, was ich für die Überprüfung einer Spalte verwendet: (‚First‘ ist der Name des Datensatzes und ‚Seq1‘ ist die erste Spalte)

Lowest = 0 
Highest = 0 
Summits = vector('numeric') 
Valleys = vector('numeric') 

for (i in 1:length(First$Seq1)) 
{ 
    if (!is.na(First$Seq1[i+1])) 
    { 
     if (First$Seq1[i] < Lowest) {Lowest = First$Seq1[i]} 
     if (First$Seq1[i] > Highest) {Highest = First$Seq1[i]} 

     if (First$Seq1[i] > 0 && First$Seq1[i+1] < 0) 
     { Summits <- append(Summits, Highest, after=length(Summits)) } 
     if (First$Seq1[i] < 0 && First$Seq1[i+1] > 0) 
     { Valleys <- append(Valleys, Lowest, after=length(Summits)) } 
    } 
} 

Answer 1

Sicher Sie können! Ich würde zunächst eine Hilfsfunktion definieren, die definiert, was mit einer bestimmten Spalte zu tun ist, und dann rufen Sie diese Funktion innerhalb gelten:

HelperFun <- function(x) { 
    # your code from above, replacing 'Seq1' by x 
    } 
    apply(First, 2, HelperFun) 

Answer 2

Eine *apply Funktion ist nicht besser für diese als eine for Schleife, vorausgesetzt, Sie don Wachsen Sie kein Objekt in der for Schleife. Sie dürfen niemals append in einer Schleife verwenden. Ordnen Sie Ihr Ergebnisobjekt vor und füllen Sie es aus.

Dies findet alle lokalen Minima auf einem Raster:

#an example 
set.seed(42) 
plane <- matrix(rnorm(100, sd = 5), 10) 

#plot 
library(raster) 
plot(raster(plane)) 

#initialize a logical matrix 
res <- matrix(TRUE, ncol = ncol(plane), nrow = nrow(plane)) 

#check for each subgrid of 2 times 2 cells which of the cells is the minimum 
for (i in 1:(nrow(plane) - 1)) { 
    for (j in 1:(ncol(plane) - 1)) { 
    inds <- as.matrix(expand.grid(r = i + 0:1, c = j + 0:1)) 
    #cell must be a minimum of all 4 subgrids it is part of 
    res[inds] <- res[inds] & plane[inds] == min(plane[inds]) 
    } 
} 

print(res) 
plane[res] 
#[1] -13.282277 -8.906542 -8.585043 -12.071038 -3.919195 -14.965450 -5.215595 -5.498904 -5.971644 -2.380870 -7.296070 

#highlight local minima 
plot(rasterToPolygons(raster(res)), border = t(res), add = TRUE) 

library(reshape2) 
res1 <- melt(res) 
res1 <- res1[res1$value,] 
text(x = res1$Var2 /10 - 0.05, 
    y = 1-res1$Var1 /10 + 0.05, 
    labels = round(plane[res],1)) 

ich hier angenommen habe, dass diagonale Nachbarn als Nachbarn gezählt und nicht nur Nachbarn in der gleichen Spalte oder Zeile. Aber das wäre trivial zu ändern.

Answer 3

Ich weiß, dass dies nicht die Lösung ist, die Sie wollen --- Sie haben eindimensionale Zeitreihen, aber hier ist eine (direktere) Variation von Rolands Lösung.

#example data 
set.seed(42) 
plane <- matrix(rnorm(100, sd = 5), 10) 
library(raster) 
r <- raster(plane) 

f <- focal(r, matrix(1,3,3), min, pad=TRUE, na.rm=TRUE) 
x <- r == f 
mins <- mask(r, x, maskvalue=FALSE) 

pts <- rasterToPoints(mins) 
cells <- cellFromXY(x, pts) 

r[cells] 

plot(r) 
text(mins, digits=1) 
plot(rasterToPolygons(mins), add=TRUE)