Question

我有一个长度为100000的data.frame。现在我想计算不同的data.frame长度（如0.01到0.99之间的水平）这个子集中的正值和负值。

> dput(sumDF[1:100])
structure(c(3000, 2000, 5000, 4000, 1000, 4000, 0, 3000, 4000, 
2000, 2000, 3000, 1000, -3000, 2000, 0, 4000, 1000, 1000, 2000, 
2000, 2000, 2000, 1000, 3000, 1000, 4000, 3000, 2000, 3000, 1000, 
1000, 4000, 2000, 0, 1000, 2000, 5000, 3000, 3000, 0, 2000, 2000, 
3000, 1000, -1000, 2000, 1000, 2000, 3000, 2000, 3000, 2000, 
2000, 2000, 2000, 3000, 3000, 3000, 2000, 3000, 3000, 1000, 3000, 
1000, 2000, 1000, -1000, 0, 2000, 2000, 3000, 0, 3000, 2000, 
2000, 5000, 3000, 2000, 1000, 3000, 3000, 4000, 1000, 2000, 2000, 
3000, 0, 3000, 1000, 0, 4000, 4000, 2000, 3000, 0, 2000, 4000, 
0, 0), .Names = c("modelOutcome1", "modelOutcome2", "modelOutcome3", 
"modelOutcome4", "modelOutcome5", "modelOutcome6", "modelOutcome7", 
"modelOutcome8", "modelOutcome9", "modelOutcome10", "modelOutcome11", 
"modelOutcome12", "modelOutcome13", "modelOutcome14", "modelOutcome15", 
"modelOutcome16", "modelOutcome17", "modelOutcome18", "modelOutcome19", 
"modelOutcome20", "modelOutcome21", "modelOutcome22", "modelOutcome23", 
"modelOutcome24", "modelOutcome25", "modelOutcome26", "modelOutcome27", 
"modelOutcome28", "modelOutcome29", "modelOutcome30", "modelOutcome31", 
"modelOutcome32", "modelOutcome33", "modelOutcome34", "modelOutcome35", 
"modelOutcome36", "modelOutcome37", "modelOutcome38", "modelOutcome39", 
"modelOutcome40", "modelOutcome41", "modelOutcome42", "modelOutcome43", 
"modelOutcome44", "modelOutcome45", "modelOutcome46", "modelOutcome47", 
"modelOutcome48", "modelOutcome49", "modelOutcome50", "modelOutcome51", 
"modelOutcome52", "modelOutcome53", "modelOutcome54", "modelOutcome55", 
"modelOutcome56", "modelOutcome57", "modelOutcome58", "modelOutcome59", 
"modelOutcome60", "modelOutcome61", "modelOutcome62", "modelOutcome63", 
"modelOutcome64", "modelOutcome65", "modelOutcome66", "modelOutcome67", 
"modelOutcome68", "modelOutcome69", "modelOutcome70", "modelOutcome71", 
"modelOutcome72", "modelOutcome73", "modelOutcome74", "modelOutcome75", 
"modelOutcome76", "modelOutcome77", "modelOutcome78", "modelOutcome79", 
"modelOutcome80", "modelOutcome81", "modelOutcome82", "modelOutcome83", 
"modelOutcome84", "modelOutcome85", "modelOutcome86", "modelOutcome87", 
"modelOutcome88", "modelOutcome89", "modelOutcome90", "modelOutcome91", 
"modelOutcome92", "modelOutcome93", "modelOutcome94", "modelOutcome95", 
"modelOutcome96", "modelOutcome97", "modelOutcome98", "modelOutcome99", 
"modelOutcome100"))
> levels <- c(0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.95, 0.99)
> levelLength <- length(sumDF) * levels
> levelLength
 [1]  1000  5000 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 95000 99000

我的问题是我得到“data.frame”应该有多长时间，但我没有得到data.frame中“赢家”和“输家”的数量。因此，1维data.frame的值大于0，赢家，或小于或等于0，输入。

为了显示这个例子，我的data.frame长度为100000。在1％的水平上，它的长度仅为1000。作为示例，从这1000个元素中，800高于0且低于或等于0。如何获取800和200？

我尝试了以下内容：

countWin <- length(sumDF[1:levelLength > 0])
Warning message:
In 1:levelLength : numerical expression has 13 elements: only the first used

任何建议，如何从我的载体中获得一定数量的元素？

感谢您的回复。

更新

示例：

我的data.frame sumDF看起来像这样：

> sumDF[1:3]
modelOutcome1 modelOutcome2 modelOutcome3 
         3000          2000          5000

我的data.frame sumDF的长度为100000

我希望将data.frame sumDF与以下级别长度进行子集化。

> levelLength
 [1]  1000  5000 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 95000 99000

因此对于levelLength 1000，我想将sumDF从0到1000进行子集化。

此外，在这个子集中，我想计算所有价值>0，我的赢家以及所有<=0，我的输家。

我的最终data.frame看起来应该是这样的：

"levels" "winners" "losers"
0.01         900      100
0.05         2400     2600
0.10         6000     4000
0.20          .         .
0.30          .         .
0.40         
0.50         
0.60         
0.70         
0.80         
0.90         
0.95         
0.99

Answer 1

dput输出为vector。要获得小于0的sum值，

  sum(sumDF<0)
  #[1] 3

我们还可以使用table来获取输家和赢家的频率

  table(sumDF <0)
  #FALSE  TRUE 
  # 97     3

如果我们有data.frame或matrix

  colSums(sumDF <0)

我不确定我是否了解最近的编辑，也许我们在cut将对象放入不同的箱子后得到'sumDF'的频率。使用cut，我们可以通过指定breaks来获取这些组。

   levellength <-  c(1, 5, seq(10, 90, by=10), 95, 99)
   tbl <- table(cut(sumDF, breaks=levellength), sumDF)

假设，如果我们需要获取每个组的累积总和，请在使用cumsum循环遍历“tbl”列后使用apply。

   tbl1 <- apply(tbl, 2, cumsum)

可以使用rownames匹配括号后面的数字（sub）来更改标签（(），并将其替换为1.

   rownames(tbl1) <- sub('(?<=\\()\\d+', '1', rownames(tbl1), perl=TRUE)
   tbl1
   #    sumDF
   #       -3000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000
   #(1,5]      0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,10]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,20]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,30]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,40]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,50]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,60]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,70]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,80]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,90]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,95]     0     0 0    0    0    0    0    0
   #(1,99]     0     0 0    0    0    0    0    0

注意：根据输入示例，频率均为0。

我们还可以通过使用cut参数来更改labels内的标签。我们创建一个自定义标签（'lvls'）并在cut中使用它。除此之外，下面的代码与上面的代码类似。

  lvls <- paste0('(', '1,', c(5,seq(10,90, by=10), 95, 99), ']')
  tbl <- table(sumDF, cut(sumDF, breaks=levellength, labels=lvls))
  apply(tbl, 1, cumsum)

在data.frame

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