Làm thế nào để chọn trong số 3 giá trị, 2 giá trị gần nhau nhất trong R?

Tôi muốn chọn cho mỗi IDhai giá trị gần nhất của Cq. Tôi nghĩ tôi đã tìm ra nó, nhưng nó phụ thuộc vào vị trí hàng ...

Đây là một ví dụ về hình thức của bộ dữ liệu của tôi:

df <- data.frame(ID = c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"), 
                 Cq = c(34.32,34.40,34.31,31.49,31.40,31.49,31.22,31.31,31.08))
  ID    Cq
1  A 34.32
2  A 34.40
3  A 34.31
4  B 31.49
5  B 31.40
6  B 31.49
7  C 31.22
8  C 31.31
9  C 31.08

Và những gì tôi đã cố gắng

df4 <-df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  arrange(Cq) %>% 
  mutate(diffvals= Cq - lag(Cq)) %>%
  filter(row_number() == 1 | row_number() == 2)

#Output
ID       Cq   diffvals
1 A      34.31   NA     
2 A      34.32   0.0100
3 B      31.40   NA     
4 B      31.49   0.0900
5 C      31.08   NA     
6 C      31.22   0.14 

Và kết quả mong đợi

 ID    Cq
1  A 34.32
2  A 34.31
3  B 31.49
4  B 31.49
5  C 31.22
6  C 31.31

Tôi đã thử sắp xếp dữ liệu của mình trước đây, nhưng nó không thay đổi gì cả. Tôi cũng đã thử sử dụng filter(diffvals=wich.min==diffvals)nhưng tôi không biết làm thế nào để trích xuất hai cái nhỏ nhất.

Nếu bạn có bất kỳ ý tưởng, nó sẽ giúp tôi rất nhiều!

Cảm ơn trước

Đây là mã R cơ sở, distđược sử dụng để liệt kê khoảng cách của tất cả các cặp trong các nhóm, nghĩa là

dfout <- do.call(rbind,
                 lapply(split(df,df$ID), 
                        function(v) {
                          d <- `diag<-`(as.matrix(dist(v$Cq)),NA)
                          d[lower.tri(d)] <- NA
                          v[which(d==min(d,na.rm = T),arr.ind = T),]
                        }
                 ))

như vậy mà

> dfout
    ID    Cq
A.1  A 34.32
A.3  A 34.31
B.4  B 31.49
B.6  B 31.49
C.7  C 31.22
C.8  C 31.31

Sử dụng dplyrmột tùy chọn là làm full_joinvới itselfdựa trên ID. Xóa các hàng được tạo kết hợp với chính nó và cho mỗi hàng IDchọn hàng có chênh lệch tối thiểu và nhận dữ liệu ở định dạng dài.

library(dplyr)

df %>%
  mutate(Row = row_number()) %>%
  full_join(df, by = 'ID') %>%
  group_by(ID, Row) %>%
  filter(Cq.x != Cq.y) %>%
  group_by(ID) %>%
  slice(which.min(abs(Cq.x - Cq.y))) %>%
  tidyr::pivot_longer(cols  = starts_with('Cq')) %>%
  select(-Row, -name)

#  ID    value
#  <fct> <dbl>
#1 A      34.3
#2 A      34.3
#3 B      31.5
#4 B      31.4
#5 C      31.2
#6 C      31.3

Thử cái này:

library(tidyverse)
df <- data.frame(ID = c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"), 
                 Cq = c(34.32,34.40,34.31,31.49,31.40,31.49,31.22,31.31,31.08))

df_summ <- 
  df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  arrange(Cq) %>% 
  mutate(
    prev = lag(Cq),
    diff= Cq - lag(Cq)) %>% 
  drop_na()
df_summ %>% 
  group_by(ID) %>% 
  summarise(diff = min(diff)) %>% 
  left_join(df_summ) %>% 
  select(-diff) %>% 
  pivot_longer(c(Cq, prev), values_to = "cq") %>% 
  select(-name)

Trân trọng

Trong cơ sở R

do.call(rbind, lapply(split(df, df$ID), function(x){ 
  cell <- order(abs(outer(x$Cq, x$Cq, `-`)))[-seq(nrow(x))][1] - 1;
  x[c((cell %/% nrow(x)) + 1, (cell %% nrow(x)) + 1),]}))
#>     ID    Cq
#> A.1  A 34.32
#> A.3  A 34.31
#> B.4  B 31.49
#> B.6  B 31.49
#> C.7  C 31.22
#> C.8  C 31.31

Đầu ra khác nhau nhưng chức năng tương đương

do.call(rbind,
  by(df,list(df$ID),function(x){
    tmp=abs(outer(x$Cq,x$Cq,"-"))
    tmp[upper.tri(tmp,diag=T)]=Inf
    x$Cq[which(tmp==min(tmp),arr.ind=T)]
  })
)

   [,1]  [,2]
A 34.31 34.32
B 31.49 31.49
C 31.31 31.22