Question

我有两个带二进制值的向量，表示有关某些数据向量的信息。第一个向量标识数据向量的某个元素是否被破坏。第二个向量标识其他元素受影响的扩展，因此也被破坏。矢量看起来像这样。

itself_broken = c(FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
startpoint = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)

我现在想要找到在以下意义上被破坏的所有元素：如果两个起始点之间的一个元素被破坏，则这两个起点之间的所有其他元素（包括左起始点）也是如此。所以在上面的例子中，结果向量应该是：

all_broken = c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE)

我可以通过为每个self_broken元素向上使用循环来实现这一点，将元素标记为破坏直到命中起始点。但这对我来说似乎效率低下。

解决这个问题的正确方法是什么？

Answer 1

像这样：

ave(itself_broken, cumsum(startpoint), FUN = any)

Answer 2

使用aggregate和cumsum

> itself_broken <- c(F,F,F,F,T,F,T,F)
> startpoint <- c(T,F,F,T,F,T,F,F)
> cs <- cumsum(startpoint)
> cs
[1] 1 1 1 2 2 3 3 3

cs标识组

> agg <- aggregate(itself_broken, by=list(group=cs), FUN=any)
> agg
  group     x
1     1 FALSE
2     2  TRUE
3     3  TRUE

agg告诉哪些群体坏了。现在将其与原始数据合并：

> merge(data.frame(group=cs, sp=startpoint, it=itself_broken), agg)
  group    sp    it     x
1     1  TRUE FALSE FALSE
2     1 FALSE FALSE FALSE
3     1 FALSE FALSE FALSE
4     2  TRUE FALSE  TRUE
5     2 FALSE  TRUE  TRUE
6     3  TRUE FALSE  TRUE
7     3 FALSE  TRUE  TRUE
8     3 FALSE FALSE  TRUE

使用来自第二个向量的分组对向量执行布尔运算

2 个答案: