Question

我有这个载体：

x = c(1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1)

我想只对正数进行累计求和。我应该有以下向量作为回报：

xc = (1,2,3,4,5,0,1,0,0,0,1,2)

我怎么能这样做？

我已经尝试过：cumsum(x)但是它会为所有值执行累计求和并给出：

cumsum(x)
[1] 1 2 3 4 5 5 6 6 6 6 7 8

Answer 1

一个选项是

x1 <- inverse.rle(within.list(rle(x), values[!!values] <- 
                  (cumsum(values))[!!values]))
x[x1!=0] <- ave(x[x1!=0], x1[x1!=0], FUN=seq_along)
x
#[1] 1 2 3 4 5 0 1 0 0 0 1 2

或者单行代码

 x[x>0] <-  with(rle(x), sequence(lengths[!!values]))
 x
 #[1] 1 2 3 4 5 0 1 0 0 0 1 2

Answer 2

Herr是使用data.table v >= 1.9.5及其新rleid函数

的可能解决方案

library(data.table)
as.data.table(x)[, cumsum(x), rleid(x)]$V1
## [1] 1 2 3 4 5 0 1 0 0 0 1 2

Answer 3

基础R，包含Map Reduce的一行解决方案：

> Reduce('c', Map(function(u,v) if(v==0) rep(0,u) else 1:u, rle(x)$lengths, rle(x)$values))
 [1] 1 2 3 4 5 0 1 0 0 0 1 2

或者：

unlist(Map(function(u,v) if(v==0) rep(0,u) else 1:u, rle(x)$lengths, rle(x)$values))

Answer 4

x=c(1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1)
cumsum_ <- function(x) {
  r <- rle(x)
  s <- split(x, rep(seq_along(r$values), rle(x)$lengths))
  return(unlist(sapply(s, cumsum), use.names = F))
}
(xc <- cumsum_(x))
# [1] 1 2 3 4 5 0 1 0 0 0 1 2

Answer 5

我不太了解R，但我在Python中编写了一个小代码。所有语言的逻辑都是一样的。希望这会对你有所帮助

x=[1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1]
tot=0
for i in range(0,len(x)):
    if x[i]!=0:
        tot=tot+x[i]
        x[i]=tot
    else:
        tot=0
print x

Answer 6

x<-c(1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1)

skumulowana<-function(x) {
  dl<-length(x)
  xx<-numeric(dl+1)
  for (i in 1:dl){
    ifelse (x[i]==0,xx[i+1]<-0,xx[i+1]<-xx[i]+x[i])
  }
wynik<<-xx[1:dl+1]
return (wynik)
}

skumulowana(x)
## [1] 1 2 3 4 5 0 1 0 0 0 1 2

Answer 7

试试这个单行......

Reduce(function(x,y) (x+y)*(y!=0), x, accumulate=T)

Answer 8

split and lapply version：

x <- c(1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1)
unlist(lapply(split(x, cumsum(x==0)), cumsum))

一步一步：

a <- split(x, cumsum(x==0)) # divides x into pieces where each 0 starts a new piece
b <- lapply(a, cumsum)  # calculates cumsum in each piece
unlist(b)  # rejoins the pieces

结果有无用的名字，但不是你想要的：

# 01 02 03 04 05 11 12  2  3 41 42 43 
#  1  2  3  4  5  0  1  0  0  0  1  2

Answer 9

这是使用aggregate的另一个基本R解决方案。我们的想法是创建一个包含x的数据框和一个名为x.1的新列，通过该列可以应用aggregate函数（在这种情况下为cumsum）：

x <- c(1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1)
r <- rle(x)
df <- data.frame(x, 
x.1=unlist(sapply(1:length(r$lengths), function(i) rep(i, r$lengths[i]))))

# df

   # x x.1
# 1  1   1
# 2  1   1
# 3  1   1
# 4  1   1
# 5  1   1
# 6  0   2
# 7  1   3
# 8  0   4
# 9  0   4
# 10 0   4
# 11 1   5
# 12 1   5

agg <- aggregate(df$x~df$x.1, df, cumsum)
as.vector(unlist(agg$`df$x`))

# [1] 1 2 3 4 5 0 1 0 0 0 1 2

仅为正数的累计和

9 个答案: