我有条件求和,复位为零。
criteria1 <- c(rep(0,2), rep(1,5), rep(0,3), rep(1,6),rep(0,2))
criteria1[c(6,9,12,13,14,15)] <- NA
#cumsum function, working before the first NA
ave(criteria1, cumsum(criteria1 == 0), FUN = cumsum )
[1] 0 0 1 1 1 NA 1 0 NA 0 1 NA NA NA NA 1 0 0
#and desired output would be
#NA's are replaced with the last value accumulated
#if more than three leave NA's in
0 0 1 2 3 3 4 0 0 0 1 NA NA NA NA 2 0 0
某些条件:
NA
s不能替换为零(或一个),NA
的最长长度应为3。如果它超过三个,那么它们应该保持为NA
并且函数应该从最后一个非NA
继续。 关于同一主题存在一些答案,但我不确定如何将它们放在一起 感谢
答案 0 :(得分:3)
使用R base你可以: 生成数据
criteria1 <- c(rep(0,2), rep(1,5), rep(0,3), rep(1,6),rep(0,2))
criteria1[c(6,9,12,13)] <- NA
获得结果
l <- length(criteria1)
cum <- cumsum(ifelse(!is.na(criteria1),criteria1,0))
zero <- which(criteria1 == 0)
res <- cum - rep(cum[zero], c(zero[2:length(zero)],l+1)-zero)
可选的dplyr解决方案:
res <- cum - rep(cum[zero], dplyr::coalesce(dplyr::lead(zero),l+1L)-zero)
检测并改变NA的重复> 3次
NAs <- rle(is.na(criteria1))
NAloc <- which(NAs$lengths > 3 & NAs$values == 1)
for(i in NAloc)
{
res[seq(sum(NAs$lengths[1:(i-1)])+1,sum(NAs$lengths[1:i]))] <- NA
}
答案 1 :(得分:2)
由于NA
在求和时被视为零,但它们被分组为好像它们具有与先前值相同的值,您可以根据值变量中的逻辑以不同方式处理NA
ave
中的组变量:
library(data.table); library(dplyr); library(zoo);
ave(coalesce(criteria1, 0), rleid(na.locf(criteria1 != 0)), FUN = cumsum)
# [1] 0 0 1 2 3 3 4 0 0 0 1 1 1 2 3 4 0 0