Условный выбор повторных измерений из фрейма данных

Что-то вроде этого должно работать:

zeros <- 
  dat %>% 
  filter(timepoint == 0) %>% 
  transmute(id, timepoint)

nonzeros <- 
  dat %>% 
  filter(timepoint != 0) %>% 
  mutate(diff = abs(timepoint - 4)) %>% 
  group_by(id) %>% 
  filter(diff == min(diff)) %>% 
  arrange(timepoint) %>% 
  slice(1) %>% 
  ungroup() %>% 
  transmute(id, timepoint)

df <-
  bind_rows(zeros, nonzeros) %>% 
  arrange(id, timepoint)

Вероятно, есть способ сделать это в одной трубе, но мне было легче визуализировать то, что происходит таким образом.

Можете ли вы сделать что-то вроде этого. При упорядочении по расстоянию, а затем по моменту времени сначала будет помещено наименьшее ближайшее значение. Затем вы можете использовать функцию first(), чтобы получить первое значение или отфильтровать, когда момент времени равен нулю.

library(tidyverse)

dat %>% 
  mutate(dist = abs(4-timepoint)) %>% 
  arrange(id, dist, timepoint) %>% 
  group_by(id) %>% 
  filter(timepoint %in% c(0, first(timepoint))) %>% 
  ungroup() %>% 
  arrange(id, timepoint)

Мы могли бы arrange с помощью id и timepoint и для каждой группы выбрать первое вхождение, когда timepoint == 0, и минимальное абсолютное значение между 4 - timepoint. Поскольку мы расположили его по timepointwhich.min, выберем первый timepoint с меньшим значением (в случае ничьей).

library(dplyr)
dat %>%
  arrange(id, timepoint) %>%
  group_by(id) %>%
  slice(c(which.max(timepoint == 0), which.min(abs(4- timepoint))))

#     id timepoint
#   <int>     <int>
#1 172507         0
#2 172507         2
#3 172525         0
#4 172525         4
#5 172526         0
#6 172526         5
#7 172527         0
#8 172527         3

Вот решение data.table. Он основан на предположении, что каждый идентификатор будет иметь момент времени 0. В противном случае вы должны использовать which.max(timepoint == 0). Спасибо Ронаку Шаху за подход which.min.

Редактировать: Изменено на match(TRUE, timepoint == 0) и исправлена ​​проблема с базовым подходом R.

library(data.table)

dt <- as.data.table(dat)

dt[order(timepoint),
 .SD[c(match(TRUE, timepoint == 0), which.min(abs(4- timepoint)))],
 by = id]

Для удовольствия вот база R:

do.call(rbind, by(dat[order(dat$timepoint), ], dat[order(dat$timepoint), ], function(x) x[c(match(TRUE, x$timepoint == 0), which.min(abs(4-x$timepoint))),]) )