Question

我有一个类似于这个问题的问题 - Fast minimum distance (interval) between elements of 2 logical vectors (take 2)但它有一些重要的区别。

说我有一个矢量：

x <- c("A", "B", "C", "A", "D", "D", "A", "B", "A")

我想做的是：

对于每个元素，仅计算它与前向方向上每个不同类型的下一个元素之间的最小距离。如果对于任何元素，在正向方向上不发生特定类型的元素，则应返回0。返回的数据如下所示：

所需的输出表 -

N  x  A  B  C  D
1  A  3  1  2  4
2  B  2  6  1  3
3  C  1  5  0  2
4  A  3  4  0  1
5  D  2  3  0  1
6  D  1  2  0  0
7  A  2  1  0  0
8  B  1  0  0  0
9  A  0  0  0  0

第一列/ var只是指元素顺序。第二个col / var是该位置的元素。然后有四个cols / vars - 每个cols / vars都是在向量中出现的唯一元素。

这四个cols / vars中的每一个中的数字是从该行的元素到FORWARD方向上每个类型的下一个出现元素的最小距离。如果输入“0”，则表示该元素不会出现在向量中该行的元素之后。

如何实现这一目标？

我的第一个想法是尝试模仿上述问题的某些方面。为此，我使用grepl函数将向量转换为四个单独的逻辑向量，指示每个元素的存在/不存在。

xA<-grepl("A", x) #  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
xB<-grepl("B", x) #  FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
xC<-grepl("B", x) #  FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
xD<-grepl("D", x) #  FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE

然后我尝试了“Flodel”功能和GG使用库（data.table）提供的第二个功能。

例如，要计算从“As”到“D”的最小距离：

flodel <- function(x, y) {
  xw <- which(x)
  yw <- which(y)
  i <- findInterval(xw, yw, all.inside = TRUE)
  pmin(abs(xw - yw[i]), abs(xw - yw[i+1L]), na.rm = TRUE)
}
flodel(xA,xD)

> [1] 4 1 1 3




#GG's data.table option
wxA <- data.table(x = which(xA))
wxD <- data.table(y = which(xD), key = "y")
wxD[wxA, abs(x - y), roll = "nearest"] 

#   y V1
#1: 1  4
#2: 4  1
#3: 7  1
#4: 9  3

这两个选项都找到了所有A到D的最小距离。但是，它是在任何方向，而不是FORWARD方向。表面上GG的data.table选项对我来说更具吸引力，因为它返回显示每个元素位置的数据（输出的“y”列），这样可以很容易地打包成一个很好的汇总表（比如我想要的）上面的输出表。）

我试图找出在data.table中使用'roll'参数的替代方法，但我似乎没有解决这个问题。

感谢您的任何建议。

Answer 1

另一种似乎有效的方式：

levs = sort(unique(x))
do.call(rbind, 
        lapply(seq_along(x),
               function(n) 
                  match(levs, x[-seq_len(n)], 0)))
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    3    1    2    4
# [2,]    2    6    1    3
# [3,]    1    5    0    2
# [4,]    3    4    0    1
# [5,]    2    3    0    1
# [6,]    1    2    0    0
# [7,]    2    1    0    0
# [8,]    1    0    0    0
# [9,]    0    0    0    0

Answer 2

我不确定这是多么有效，但似乎有效。 <怎么样

x <- c("A", "B", "C", "A", "D", "D", "A", "B", "A")

#find indexes for each value
locations<-split(seq_along(x), x)

#for each index, find the distance from the next highest 
# index in the locations list
t(sapply(seq_along(x), function(i) sapply(locations, function(l) 
    if(length(z<-l[l>i])>0) z[1]-i else 0)))

这将返回

      A B C D
 [1,] 3 1 2 4
 [2,] 2 6 1 3
 [3,] 1 5 0 2
 [4,] 3 4 0 1
 [5,] 2 3 0 1
 [6,] 1 2 0 0
 [7,] 2 1 0 0
 [8,] 1 0 0 0
 [9,] 0 0 0 0

同一向量中两个元素之间的最小距离（r）

2 个答案: