Question

在数据框内。我想将今天的价值与回顾'n'天期间的价值进行比较。

我知道如何在excel中比较今天的价值，看它是否高于前10天。

=IF(A11>MAX(A1:A10),1,0)

如何在R中的函数中执行相同的逻辑？

输出如下所示：

  Column Output 
1   12    NA
2   13    NA
3   14    NA
4   15    NA
5   9     NA
6   9     NA
7   7     NA
8   8     NA
9   16    NA
10  17    NA
11  20    1
12  14    0
13  9     0
14  8     0
15  6     0
16  5     0
17  28    1

在第11行中。因为值20高于前10天，所以它表示1值。

在第12行中，因为值14不是前10天中的最高数字，所以它获得0值。

它当然会在移动10天的窗口上滚动。

Answer 1

P Lapointe的回答非常好，但无论何时我都在做一个“滚动”的回答。计算我的第一直觉是从动物园包中想到rollapply。

is_last_greatest <- function(x){
    #' Given an input vector this returns
    #' 1 if the last element is greater than
    #' all of the other elements and 0 otherwise
    ifelse(all(tail(x,1) > head(x,-1)), 1, 0)
}

# We want to compare to the previous 10 values but the function
# I wrote requires us to include the value we're using as
# comparison so I set the width to 11
output <- rollapply(dat, 
          width = 11, 
          FUN = is_last_greatest, 
          fill = NA, 
          align = "right")

cbind(dat, output)

给出了

      dat vals
 [1,]  12   NA
 [2,]  13   NA
 [3,]  14   NA
 [4,]  15   NA
 [5,]   9   NA
 [6,]   9   NA
 [7,]   7   NA
 [8,]   8   NA
 [9,]  16   NA
[10,]  17   NA
[11,]  20    1
[12,]  14    0
[13,]   9    0
[14,]   8    0
[15,]   6    0
[16,]   5    0
[17,]  28    1

Answer 2

以下是roll_maxr中RcppRoll的使用方法。

library(RcppRoll)
df$Output2 <- ifelse(df$Column>roll_maxr(lag(df$Column),11, na.rm = TRUE),1,0)

   Column Output Output2
1      12     NA      NA
2      13     NA      NA
3      14     NA      NA
4      15     NA      NA
5       9     NA      NA
6       9     NA      NA
7       7     NA      NA
8       8     NA      NA
9      16     NA      NA
10     17     NA      NA
11     20      1       1
12     14      0       0
13      9      0       0
14      8      0       0
15      6      0       0
16      5      0       0
17     28      1       1

数据

df <- read.table(text=" Column Output 1 12 NA 2 13 NA 3 14 NA 4 15 NA 5 9 NA 6 9 NA 7 7 NA 8 8 NA 9 16 NA 10 17 NA 11 20 1 12 14 0 13 9 0 14 8 0 15 6 0 16 5 0 17 28 1",header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)

Answer 3

以下是使用embed构建比较集并与apply进行比较的基本R方法。

# get a matrix for comparisons
myMat <- embed(df$Column, 11)

此处返回

myMat
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11]
[1,]   20   17   16    8    7    9    9   15   14    13    12
[2,]   14   20   17   16    8    7    9    9   15    14    13
[3,]    9   14   20   17   16    8    7    9    9    15    14
[4,]    8    9   14   20   17   16    8    7    9     9    15
[5,]    6    8    9   14   20   17   16    8    7     9     9
[6,]    5    6    8    9   14   20   17   16    8     7     9
[7,]   28    5    6    8    9   14   20   17   16     8     7

因此，我们的目标是将第一列中的值与每行中剩余列中的值进行比较。

as.integer(max.col(myMat) == 1L)
[1] 1 0 0 0 0 0 1

现在，确定适当数量的NA值，即myMat中的列数减1。

df$output2 <- c(rep(NA, ncol(myMat) - 1), as.integer(max.col(myMat) == 1L))

返回

df
   Column Output output2
1      12     NA      NA
2      13     NA      NA
3      14     NA      NA
4      15     NA      NA
5       9     NA      NA
6       9     NA      NA
7       7     NA      NA
8       8     NA      NA
9      16     NA      NA
10     17     NA      NA
11     20      1       1
12     14      0       0
13      9      0       0
14      8      0       0
15      6      0       0
16      5      0       0
17     28      1       1

max.col的一个优点是速度非常快。它最大的缺点之一是它没有na.rm参数来删除缺失值。如果缺少值，则可以使用myMat而不是apply上的max.col方法。

apply(myMat, 1, function(x) as.integer(all(head(x, 1) > tail(x, -1))))

这里的操作比较功能是

all(head(x, 1) > tail(x, -1))

产生相同结果的函数包括以下

head(x, 1) == max(x) # or
x[1] == max(x)

和

1L == which.max(x)

R - =如果从excel到R

3 个答案: