Question

我有一个函数来查找当前行号之前的最大值。

dt<- setDT(copy(mtcars),keep.rownames = TRUE)

apply(as.matrix(dt$rn), 1, function(x) {
 index = as.numeric(ifelse(match(x, dt$rn) == 1, 2, match(x, dt$rn)))
 max(dt[1:index-1,"mpg",with = FALSE])
 })
   # [1] 21.0 21.0 21.0 22.8 22.8 22.8 22.8 22.8 24.4 24.4 24.4 24.4 24.4 24.4 24.4 24.4 24.4 24.4 32.4 32.4 33.9 33.9 33.9 33.9 33.9 33.9 33.9 33.9 33.9 33.9 33.9
   # [32] 33.9

但是，我想根据一个特定的群体说“齿轮”重复相同的事情。我该如何修改代码。我觉得这与这样的事情有关。

dt[,max:=lapply(.SD,function(x){
         index = as.numeric(ifelse(match(x,dt$rn) == 1, 2, match(x, dt$rn)))
      return(max(dt[1:index-1,"mpg",with = FALSE]))
      }),by = gear,.SDcols = "rn"]

我觉得我可能会遗漏一些东西......

Answer 1

在data.table中不确定，但在dplyr中相对简单。设置group_by，然后设置mutate在群组内运作。

res <-
  mtcars %>%
  group_by(gear) %>%
  mutate(currMax = cummax(mpg))

以下是结果的子集，通过以下方式实现：

res %>%
  select(gear, mpg, currMax) %>%
  slice(1:3)

将结果限制为相关列和每组的前三行。

   gear   mpg currMax
  <dbl> <dbl>   <dbl>
1     3  21.4    21.4
2     3  18.7    21.4
3     3  18.1    21.4
4     4  21.0    21.0
5     4  21.0    21.0
6     4  22.8    22.8
7     5  26.0    26.0
8     5  30.4    30.4
9     5  15.8    30.4

如果您希望每行的最大值达到（但不包括）当前行，则需要进行更多操作。具体来说，cummax没有NA的内置处理，根据定义，您的第一个值必须是NA。所以，我编写了一个暂时将NA更改为负无穷大的小函数，然后在返回之前将这些条目设置为NA（当且仅当您的数据实际上具有 -Inf值，即使这样，只有它们是数据中的第一个）。然后，我使用该函数作为尾随最大值：

my_cummax <- function(x){ x <- ifelse(is.na(x), -Inf, x) out <- cummax(x) out[out == -Inf] <- NA return(out) } mtcars %>% group_by(gear) %>% mutate(currMax = cummax(mpg) , trailMax = my_cummax(lag(mpg)))

与上述类似的回报的有限切片显示：

gear mpg currMax trailMax <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 3 21.4 21.4 NA 2 3 18.7 21.4 21.4 3 3 18.1 21.4 21.4 4 4 21.0 21.0 NA 5 4 21.0 21.0 21.0 6 4 22.8 22.8 21.0 7 5 26.0 26.0 NA 8 5 30.4 30.4 26.0 9 5 15.8 30.4 30.4

Answer 2

data.table解决方案

dt[, currMax := cummax(shift(mpg, fill = -Inf)), by = gear], 
head(dt)
#                      rn  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb currMax
# 1:         Mazda RX4 21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4    -Inf
# 2:     Mazda RX4 Wag 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4    21.0
# 3:        Datsun 710 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1    21.0
# 4:    Hornet 4 Drive 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1    -Inf
# 5: Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2    21.4
# 6:           Valiant 18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1    21.4

感谢@DavidArenburg的编辑。

将自定义函数应用于data.table中的组的特定列rowise

2 个答案: