使用 R 中的循环获取 CCF 值

Question

我有一个如下所示的数据框：

files	Time	Male	Female
A	1.1	0	1
A	1.2	0	1
A	1.3	1	1
A	1.4	1	0
B	2.4	0	1
B	2.5	1	1
B	2.6	0	1
B	2.7	1	1

“文件”列表示录音文件名，“时间”表示 0.1 秒的离散时间段， “男性”和“女性”列表示男性和女性在该时间段内是否正在呼叫（1）或没有呼叫（0）。

我想找出所有不同录音中女性和男性最相关的滞后。更具体地说，我希望输出是一个包含三列的数据框：记录文件名、女性和男性之间的峰值相关性得分以及滞后值（出现峰值相关性时）。

到目前为止，我可以单独测量文件的峰值互相关性：

file1 <- dataframe %>%    filter(file == unique(dataframe$`Begin File`)[1])  
#obtaining observations of first file entry

然后我使用以下函数来查找峰值相关性：

Find_Abs_Max_CCF <- function(a, b, e=0) {   
  d <- ccf(a, b, plot = FALSE, lag.max = length(a)/2)   
  cor = d$acf[,,1]   
  abscor = abs(d$acf[,,1])   
  lag = d$lag[,,1]   
  res = data.frame(cor, lag)   
  absres = data.frame(abscor, lag)   
  maxcor = max(absres$abscor)   
  absres_max = res[which(absres$abscor >= maxcor-maxcor*e & absres$abscor <= maxcor+maxcor*e),]   
  return(absres_max) 
} 

Find_Abs_Max_CCF(file1$f,file1$m,0.05)

有没有办法使用函数或循环来自动化该过程，以便我分别获得峰值相关值所有不同文件条目的滞后值？ 非常感谢任何帮助。提前致谢。

编辑： 我使用 group_map() 函数和以下代码：

part.cor<-dataframe %>% group_by(files) %>% group_map(~Find_Abs_Max_CCF(datframe$f, dataframe$m, 0.05))

但是，它返回在整个输出数据帧中重复的峰值相关性和滞后的相同值。