Question

我希望以运行总计的方式对矢量/矩阵执行函数。

简单地说

我找到了针对运行总计的各种解决方案，基本上是使用了cumsum函数。^[0-9]{6}(?:[0-9]-[0-9]|[A-Za-z])$ cumsum1 dplyr

但是，平均功能已经无法按照我寻找的方式运作。而且rle也适用于整个矢量。

实施例

  perform the function for each row 
    from the first row up and including the current one

但我想得到：

> df <- data.frame(value = df <- data.frame(value = c(1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1)))
> df$csum <- ave(df$value, FUN=cumsum)
> df$mean <- ave(df$value, FUN=mean)
> df
   value csum mean
1      1    1 0.45
2      0    1 0.45
3      0    1 0.45
4      1    2 0.45
5      0    2 0.45
6      0    2 0.45
7      0    2 0.45
8      0    2 0.45
9      0    2 0.45
10     0    2 0.45
11     1    3 0.45
12     1    4 0.45
13     0    4 0.45
14     1    5 0.45
15     0    5 0.45
16     1    6 0.45
17     1    7 0.45
18     0    7 0.45
19     1    8 0.45
20     1    9 0.45

现在我知道我可以使用value csum mean run_mean 1 1 1 0.45 1 2 0 1 0.45 0,5 3 0 1 0.45 0,333333333 4 1 2 0.45 0,5 5 0 2 0.45 0,4 6 0 2 0.45 0,333333333 7 0 2 0.45 0,285714286 8 0 2 0.45 0,25 9 0 2 0.45 0,222222222 10 0 2 0.45 0,2 11 1 3 0.45 0,272727273 12 1 4 0.45 0,333333333 13 0 4 0.45 0,307692308 14 1 5 0.45 0,357142857 15 0 5 0.45 0,333333333 16 1 6 0.45 0,375 17 1 7 0.45 0,411764706 18 0 7 0.45 0,388888889 19 1 8 0.45 0,421052632 20 1 9 0.45 0,45和分区来解决平均挑战。但我想要一种解决cumsum

等问题的一般方法

rle

有关newbee的任何建议吗？

编辑：使示例可重现（常量而不是> df$rle <- ave(df$value, FUN=rle) > df value csum mean rle 1 1 1 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 2 0 1 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 3 0 1 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 4 1 2 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 5 0 2 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 6 0 2 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 7 0 2 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 8 0 2 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 9 0 2 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 10 0 2 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 11 1 3 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 12 1 4 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 13 0 4 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 14 1 5 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 15 0 5 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 16 1 6 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 17 1 7 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 18 0 7 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 19 1 8 0.45 1, 2, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2 20 1 9 0.45 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 >）

Answer 1

你可以尝试

df$run_mean <- cumsum(df$value)/seq_len(nrow(df))
#> head(df)
#  value csum mean  run_mean
#1     1    1 0.45 1.0000000
#2     0    1 0.45 0.5000000
#3     0    1 0.45 0.3333333
#4     1    2 0.45 0.5000000
#5     0    2 0.45 0.4000000
#6     0    2 0.45 0.3333333

基本上它是value除以行号的累积和。

正如@akrun所指出的，dplyr包提供了一个函数cummean()来计算它。因此，另一种选择可能是：

df$run_mean <- dplyr::cummean(df$value)

数据

df <- structure(list(value = c(1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L), csum = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 7L, 7L, 8L, 9L), mean = c(0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.45), run_mean = c(1, 0.5, 0.333333333333333, 0.5, 0.4, 0.333333333333333, 0.285714285714286, 0.25, 0.222222222222222, 0.2, 0.272727272727273, 0.333333333333333, 0.307692307692308, 0.357142857142857, 0.333333333333333, 0.375, 0.411764705882353, 0.388888888888889, 0.421052631578947, 0.45)), .Names = c("value", "csum", "mean", "run_mean"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"), class = "data.frame")

如何创建一个运行全面的类似功能

1 个答案: