如何在R中查找时间序列的首个极值（峰值/谷值）并提取对应数值

方法1：直接提取ggplot图层计算结果（与可视化标记完全一致） #

stat_peaks和stat_valleys在渲染绘图时已经完成了极值计算，直接提取ggplot对象的内置图层数据即可，不需要重新运行算法：

library(ggplot2)
library(ggpmisc)
library(data.table)
library(magrittr)

# 示例数据
data <- data.table(x = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
                   y = c(1, -1, 2, 3, 3, 1, 3, 1))

# 将原绘图代码的结果赋值给ggplot对象
p <- data %>%
  ggplot(aes(x = x, y = y)) +
  geom_line() +
  stat_peaks(col = "red", span = NULL, ignore_threshold = 0.01) +
  stat_valleys(col = "blue", span = NULL, ignore_threshold = 0.01)

# 提取峰值数据：geom_line是第1个图层，stat_peaks为第2个图层
peaks_res <- layer_data(p, i = 2)
# 提取谷值数据：stat_valleys为第3个图层
valleys_res <- layer_data(p, i = 3)

你需要的极值坐标和数值直接从peaks_res$x、peaks_res$y以及valleys_res$x、valleys_res$y中获取即可，和可视化标记的结果100%匹配。

方法2：适配find_peaks参数实现相同提取逻辑 #

find_peaks不支持span=NULL参数，而span=NULL对应的逻辑是判断点是否大于/小于所有相邻点，平峰取中间位置，你可以将span设置为大于序列长度的奇数，即可达到完全一致的效果：

# 提取峰值索引
peak_idx <- find_peaks(data$y, span = 7, ignore_threshold = 0.01)
# 对应峰值数据
peak_data <- data[peak_idx, ]

# 提取谷值索引
valley_idx <- find_valleys(data$y, span = 7, ignore_threshold = 0.01)
# 对应谷值数据
valley_data <- data[valley_idx, ]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bolle