比较整体重叠与多个范围

Question

这是我的数据框

df = structure(list(A1 = c("0.01", "0.01", "0.01", "0.01", "0.01", 
"0.01"), A2 = c("0.01", "0.18", "0.31", "0.06", "1.71", "0.01"
), B1 = c("0.62", "3.68", "9.68", "1.70", "0.02", "0.01"), B2 = c("20.00", 
"20.00", "20.00", "20.00", "0.02", "20"), C1 = c("0.02", "5", 
"0.16", "0.01", "0.03", "0.01"), C2 = c("20.00", "20.00", "20.00", 
"20.00", "20.00", "20.00"), Min = c(0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 
0.02), Max = c(0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24)), .Names = c("A1", 
"A2", "B1", "B2", "C1", "C2", "Min", "Max"), row.names = c(NA, 
6L), class = "data.frame")

• A1 - A2定义第一个范围
• B1 - B2定义第二个范围
• C1 - C2定义第三个范围
• Min - Max定义主要范围

我需要将A1-A2，B1-B2，C1-C2与Min-Max进行比较。 如果有一个孔，则分配0.如果没有孔分配1。

例如，在第二行中，介于0.18和0.24之间（第二行为Max），A1-A2，B1-B2或C1-C2与{{1}重叠}。因此，分配0.如果可能，我还想提取0.18和0.24。对于所有其他行分配1.可以将值提取到矢量或新列。

这是一个解释范围内洞的意思的数字。

Min-Max，A2 >= A1，B2 >= B1和C2 >= C1始终为Max >= Min

Answer 1

最简单的情况是A1 <= A2，B1 <= B2，并且C1 <= C2。如果情况并非如此，那么你应该首先解决这个问题。

现在，如果您查看图片，A1，B1和C1中的一个（或多个）必须<=最小，A2，B2和C2中的一个（或多个）必须> =最大。如果没有，那么你的一端有一个洞。现在对于Min和Max之间的终点，它们必须在至少一个其他间隔内（或等于另一个间隔的边界点）或者存在间隙，例如， A2必须在B1和B2之间或C1和C2之间。 Min和Max之间的所有点都相同。

因此，只需检查6个边界点并检查A1，A2，B1，B2，C1和C2，看它们是否低于最小值，高于最大值，或者位于其他2个边界内。
然后检查A1，B1和C1中的所有三个都大于Max或A2，B2和C2中的所有三个都小于Min的特殊情况。如果满足上述所有条件（并且至少有一个间隔覆盖Min和Max），那么就没有孔。否则会有一个洞。

您可以使用一堆if-then语句测试上述内容。我不能想到任何更高效的东西（但其他人可能）。

Answer 2

有一个库

library(intervals)

d <- sapply(df,as.numeric)
A <- Intervals(d[,1:2])
B <- Intervals(d[,3:4])
C <- Intervals(d[,5:6])
M <- Intervals(d[,7:8])

lapply(1:nrow(d),function(n) {
  interval_difference(M[n], interval_union(A[n],B[n],C[n]))
})

输出：

[[1]]
Object of class Intervals_full
0 intervals over R:


[[2]]
Object of class Intervals_full
1 interval over R:
(0.18, 0.24]

[[3]]
Object of class Intervals_full
0 intervals over R:


[[4]]
Object of class Intervals_full
0 intervals over R:


[[5]]
Object of class Intervals_full
0 intervals over R:


[[6]]
Object of class Intervals_full
0 intervals over R: