r-在最大值之后截断数据集

Question

我有一个随时间重复测量的数据集，我在其中寻找最大tn值的预测因子。我对此后的措施不感兴趣。最大值出现在不同患者的不同日期。

ID  day  tn  hb  sofa  
1    1   7   85   NA  
1    2   NA  NA   NA  
1    3   35  80   13  
1    4   28  79   12  
2    1   500 NA   12  
2    2   280 80   9  
2    3   140 90   8  
2    4   20  90   7  
3    1   60  80   12  
3    2   75  75   10  
3    3   NA  75   NA  
3    4   55  84   7  

我可以找到tn_ max:

    tn_max <- df %>% group_by(record) %>% summarise(tn_max = max(tn,na.rm=TRUE))

如何在每个患者的最大tn之后截断数据集？我从以前的一个类似问题中找到了这段代码，但我无法使其工作错误："N_max=find（df（："中意外的"："

    mod_df = df; 
    N_max = find(df(:,3) == max(df(:,3)));
    N_max(1);
    for N=1:size(df,3)
    if df(N,1) < N_max
    mod_df (N,:)=0;
    end
    end
    mod_data_1(all(mod_data_1==0,1),:) = []

非常感谢，Annemarie

Answer 1

首先，我将创建一个函数，该函数能够为任何向量返回相同长度的布尔向量，如果值出现在最大值之前，则其系数为TRUE，否则为FALSE：

f <- function(x) 1:length(x) <= which.max(x)

然后我将这个函数应用于ID:定义的tn的每个子向量

ind <- as.logical(ave(df$tn, df$ID, FUN=f))

最后，我所要做的就是获取原始数据帧的相应子集：

df[ind, ]

Answer 2

您可以尝试：

df %>% group_by(ID) %>% slice(seq_len(which(tn == max(tn,na.rm=TRUE))))
Source: local data frame [6 x 5]
Groups: ID [3]
     ID   day    tn    hb  sofa
  (int) (int) (int) (int) (int)
1     1     1     7    85    10
2     1     2    15    84    12
3     1     3    35    80    13
4     2     1   500    76    12
5     3     1    60    80    12
6     3     2    75    75    10