我有12列：
11是＆＃34; day0＆＃34;，＆＃34; day1＆＃34; ......＆＃34; day10＆＃34;来自一个名为＆＃34;预测＆＃34;
的df1是＆＃34;在10个限制内＆＃34;在一个名为＆＃34; headcount＆＃34;
两个dfs的长度都相同。
我想从预测$ day10中扣除10个内部的人数$，除非它达到0，在这种情况下我希望它从第9天减去余数，依此类推，直到达到day0。
目前我有下面的代码 - 虽然很长，可能不是最有效的方式 - 似乎工作，但我想做同样的程序，多个列的数量不同。希望它能解释我想要做的事情。
for(i in 1:i) if(forecasting$day10[i]>headcount$within10closures[i]){
forecasting$day10[i] <- forecasting$day10[i] - headcount$within10closures[i]
} else {
forecasting$day10[i] <- 0
subtraction <- headcount$within10closures[i]-forecasting$day10[i]
if(forecasting$day9[i]>subtraction){
forecasting$day9[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day9[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day9[i]
if(forecasting$day8[i]>subtraction){
forecasting$day8[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day8[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day8[i]
if(forecasting$day7[i]>subtraction){
forecasting$day7[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day7[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day7[i]
if(forecasting$day6[i]>subtraction){
forecasting$day6[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day6[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day6[i]
if(forecasting$day5[i]>subtraction){
forecasting$day5[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day5[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day5[i]
if(forecasting$day4[i]>subtraction){
forecasting$day4[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day4[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day4[i]
if(forecasting$day3[i]>subtraction){
forecasting$day3[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day3[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day3[i]
if(forecasting$day2[i]>subtraction){
forecasting$day2[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day2[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day2[i]
if(forecasting$day1[i]>subtraction){
forecasting$day1[i] - (subtraction)
} else {
forecasting$day2[i] <- 0
subtraction <- subtraction - forecasting$day2[i]
forecasting$day1 <- forecasting$day1 - subtraction
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
我试图创建一个for循环来做同样的事情，但我可以控制哪个列范围到减法，但我不知道我在做什么，它没有＆＃39 ; t得到正确的数字（为凌乱的代码道歉）：
for(x in 1:11){
for(i in 1:n){
ifelse(x==1, subtraction <- headcount$within10closures[i], subtraction <- (subtraction - (forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x])))
ifelse(forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x]>=subtraction, forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x] <- forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x] - subtraction, forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x] <- 0)
}
}
基本上我要问的是，如何根据另一列的值有效累积减去列，同时控制要减去的列数？
简化输入：
预测：（值可以是任意数字）
day0 | day1 | day2 | day3
-----+------+------+------
1 | 2 | 4 | 18
10 | 10 | 10 | 10
7 | 10 | 10 | 10
人数：（值可以是任意数字）
| within10closures |
6
10
35
期望的结果：
day0 | day1 | day2 | day3
-----+------+------+------
1 | 2 | 4 | 12
10 | 10 | 10 | 0
2 | 0 | 0 | 0
数据
forecasting <- data.frame(matrix(rep(10, 12), nrow = 3))
colnames(forcasting) <- paste0("day", 0:3)
headcount <- data.frame(within10closures = c(6, 10, 35))
修改 预测数据帧并不总是全部10，请在下面将其视为示例输入：
set.seed(1)
forecasting <- data.frame(matrix(sample(1:10, 12, replace = TRUE), nrow = 3))
colnames(forecasting) <- paste0("day", 0:3)
# day0 day1 day2 day3
# 1 3 10 10 1
# 2 4 3 7 3
# 3 6 9 7 2
答案 0 :(得分：5)
更新后审核：
DATAS：
set.seed(1234)
forecasting <- data.frame(
day0=sample(1:10,4),
day1=sample(1:10,4),
day2=sample(1:10,4),
day3=sample(1:10,4),
day4=sample(1:10,4)
)
headcount <- data.frame(within10closures=c(6,10,25,12))
> print(forecasting)
day0 day1 day2 day3 day4
1 2 9 7 3 3
2 6 6 5 9 10
3 5 1 6 10 2
4 8 2 4 6 8
代码：
for (i in 1:length(headcount$within10closures)) {
v=headcount$within10closures[i]
tmp <- c()
if (sum(forecasting[i,]) - v < 0) {
forecasting[i,] <- c(sum(forecasting[i,]) - v,rep(0,ncol(forecasting) - 1))
} else {
for (x in rev(forecasting[i,])) {
tmp <- c(tmp, ifelse(x - v < 0, 0, x - v ))
v <- ifelse(v - x < 1, 0, v - x)
}
forecasting[i,] <- rev(tmp)
}
}
基本上是要减去的值的循环，如果值大于行，则构建具有负值的行作为第一个元素。
在相应行上的其他循环反转（rev）并执行差异，如果要比当前值更多，则设置为0。
然后从要删除的值中删除该值，如果它低于1（0或负数）则将其设置为0
最后反转这个构建的向量（tmp）并设置为替换原始预测行。
这给出了：
> forecasting
day0 day1 day2 day3 day4
1 2 9 7 0 0
2 6 6 5 9 0
3 -1 0 0 0 0
4 8 2 4 2 0
上一个回答：
这似乎得到你所追求的，而不是处理这个主要版本的负数，下面的第二个版本：
forecasting <- data.frame(day0=rep(10,3),day1=rep(10,3),day2=rep(10,3),day3=rep(10,3))
headcount <- data.frame(within10closures=c(6,10,35))
nb <- rowSums(forecasting)-headcount$within10closures
result <- as.data.frame(t(sapply(nb, function(x) {
c(
rep(10,x%/%10),
ifelse(10-x%%10==10,0,10-x%%10),
rep(0 , ( ncol(forecasting) - x%/%10 -1) )
)
}
)))
colnames(result) <- paste0("day",1:ncol(forecasting))
首先我计算每一行的总和，然后我减去相应的within10closures值。
现在对于每个值（sapply循环），我得到满10的列数（普通除x%/%10），剩余部分和0的列数来完成行。
对于余数（x%%10），我们有两种情况，当它值为0时，我希望显示0而不是10，所以如果我们得到的话，向量构造中的这个ifelse设置为0 0或10减去余数，如果是正数。
这样就可以使用这样的矩阵：
[,1] [,2] [,3]
[1,] 10 10 5
[2,] 10 10 0
[3,] 10 10 0
[4,] 6 0 0
要将其重新设置为data.frame，我们需要转置它t( )并将其强制转换为带有as.data.frame的data.frame，最后的触摸是使用day1 to ncol(forecasting)命名列（如果需要0:(ncol(forecasting)-1)，可以从0到ncol（forcasting）-1，注意这里的括号以获得正确的值，在减法发生之前消耗范围。）
要处理负数，我们需要更多条件，因为-5%%10返回5：
result <- as.data.frame(t(sapply(nb, function(x) {
c(
rep(10,ifelse(x%/%10>-1, x%/%10, 0) ),
ifelse(x%%10==0,0,ifelse(x >0, 10 - x%%10, x) ),
rep(0 , ( ncol(forecasting) - ifelse( x%/%10 > -1, x%/%10, 0) - 1 ) )
)
}
)))
这里在主要部门添加ifelse以获得0或正数并删除负数。
剩下的ifelse只剩下-35 0 0 0使用它，只有当它是正数时，如果不是我们保持负值，即使它大于10.即：你可能会得到像self.items.remove(indexPath.row)
presenter.deleteUser(user:items[indexPath.row])
tableview.deleteRows(at:[indexPath],with : .fade)