Question

首先定义一些函数来按行和列方式绑定列表

# a function to append vectors row wise 
rbindlist <- function(list) {
              n <- length(list)
              res <- NULL
              for (i in seq(n)) res <- rbind(res, list[[i]])
              return(res)
            }

 cbindlist <- function(list) {
              n <- length(list)
              res <- NULL
              for (i in seq(n)) res <- cbind(res, list[[i]])
              return(res)
            }

# generate sample data
        sample.dat <- list()  
        set.seed(123)
        for(i in 1:365){
            vec1 <- sample(c(0,1), replace=TRUE, size=5)
            sample.dat[[i]] <- vec1
         }

        dat <- rbindlist(sample.dat)

dat有五列。每列都是一个位置，一年365天（365行），值为1或0。我有另一个数据框（见下文），其中dat中每列（位置）的某些天都有。

# generate second sample data
      set.seed(123)
      sample.dat1 <- list()  
      for(i in 1:5){
           vec1 <- sort(sample(c(258:365), replace=TRUE, size=4), decreasing = F)
           sample.dat1[[i]] <- vec1
      }

            dat1 <- cbindlist(sample.dat1)

我需要使用dat1对dat中的日子进行子集进行计算。以下示例：

1）对于位置1（dat1和dat中的第一列）：在dat的第1列中，选择从289到302的天数（使用dat1），找到最长的连续出现1。重复它，这次选择从dat的303（302 + 1）到343的天数，找到最长的连续出现1。重复343到353：选择从344（343 + 1）到353的日期，找到最长的连续出现1。

2）对所有列执行此操作

如果我想做1的总和，我可以这样做：

    dat <- as.tibble(dat)
    dat1 <- as.tibble(dat1)

    pmap(list(dat,dat1), ~ {
       range1 <- ..2[1]
       range2 <- ..2[2]
       range3 <- ..2[3]
       range4 <- ..2[4]

       sum.range1 <- sum(..1[range1:range2]) # this will generate sum between range 1 and range 2
       sum.range2 <- sum(..1[range2:range3]) # this will generate sum between range 2 and range 3
       sum.range3 <- sum(..1[range3:range4]) # this will generate sum between range 3 and range 4

       c(sum.range1=sum.range1,sum.range2=sum.range2,sum.range3=sum.range3) 

    })

对于每个范围之间最长的连续出现1，我想到了使用rle函数。示例如下：

  pmap(list(dat,dat1), ~ {
       range1 <- ..2[1]
       range2 <- ..2[2]
       range3 <- ..2[3]
       range4 <- ..2[4]

spell.range1 <- rle(..1[range1:range2]) # sort the data, this shows the longest run of ANY type (0 OR 1)
spell.1.range1 <- tapply(spell.range1$lengths, spell.range1$values, max)[2] # this should select the maximum consequtive run of 1 

spell.range2 <- rle(..1[range2:range3]) # sort the data, this shows the longest run of ANY type (0 OR 1)
spell.1.range2 <- tapply(spell.range2$lengths, spell.range2$values, max)[2] # this should select the maximum consequtive run of 1 

spell.range3 <- rle(..1[range3:range4]) # sort the data, this shows the longest run of ANY type (0 OR 1)
spell.1.range3 <- tapply(spell.range3$lengths, spell.range3$values, max)[2] # this should select the maximum consequtive run of 1

c(spell.1.range1 = spell.1.range1, spell.1.range2 = spell.1.range2, spell.1.range3 = spell.1.range3) 

 })

我得到一个错误，我认为是因为我没有在这里正确使用rle功能。我真的很想保留上面的代码我的其他代码是相同的模式和输出格式适合我的需要，所以如果有人可以建议如何解决它我会很感激。

Answer 1

OP的代码对我有用。因此，如果没有特定的错误消息，就无法理解为什么代码不为OP工作。

然而，由OP创建的样本数据集是矩阵（在它们被强制转换为purrr之前）并且我感到很难找到一种方法来解决基本R中的任务而不使用val：< / p>

要查找向量x中特定值max_rle <- function(x, val) { y <- rle(x) len <- y$lengths[y$value == val] if (length(len) > 0) max(len) else NA }的连续出现次数，我们可以使用以下函数：

max_rle(c(0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1), 1)

示例：

[1] 4

max_rle(c(0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1), 0)

[1] 2

# find consecutive occurrences in column batches
lapply(seq_len(ncol(dat1)), function(col_num) {
  start <- head(dat1[, col_num], -1L)
  end   <- tail(dat1[, col_num], -1L) - 1
  sapply(seq_along(start), function(range_num) {
    max_rle(dat[start[range_num]:end[range_num], col_num], 1)
  })
})

[[1]]
[1] 8 4 5

[[2]]
[1] 4 5 2

[[3]]
[1] NA  3  4

[[4]]
[1] 5 5 4

[[5]]
[1] 3 2 3

lapply()

dat和dat1列上的第一个sapply()循环。第二个dat1循环遍布行dat和子集{{1}}。

R：找到一个连续出现的数字

1 个答案: