Question

我的问题如下。

说，对于数据集中的每个度量，我都有一个带有标识符“ A”的data.frame。另外，我有一个时间值（数字）和一个差异值（数字）。数据集看起来像这样：

df <- data.frame(Identifier = c("A","A","A","A","A","A","A","A"),
                 Time_between = c(15, 25, 5, 6, 17, 9, 28, 3),
                 Difference = c(3, 15, -8, 7, 16, 29, 2, 0))
#>   Identifier Time_between Difference
#> 1          A           15          3
#> 2          A           25         15
#> 3          A            5         -8
#> 4          A            6          7
#> 5          A           17         16
#> 6          A            9         29
#> 7          A           28          2
#> 8          A            3          0

我想实现的是Time_between的累积值，但仅使用与差> 0有关的值。因此，差的第三个值-8应该得出累积值中未使用的值“ 5”。

我尝试编写一个函数，其中：

sum_if<- function(h,i){
  sum(h[i>0])}

但是综合使用此功能会给我多个错误消息：

trial<-aggregate(df$time_between, by=df["Identifier"],    
                    FUN=function(h,i) sum_if(df$time_between, df$diff))    
Error in sum(h[i > 0]) : invalid 'type' (character) of argument

我的数据框非常大（> 100万个观测值x 25个变量），所以这是我使用的数据的简化版本。

另外，我想得到一个小于0的值，求和重新开始。

尝试了一些建议的答案后的其他信息。

我遇到了一些问题。使用plyr讨论第一个选项确实可以在我在本文中创建的数据集中使用，但是在将其应用到我现有的较大数据集中时会遇到问题。也许有些现实：

df <- data.frame(Identifier = c("A","A","B","C","C","C","D","E"),
             Time_between = c(NA, 25, NA, NA, 17, 9, NA, NA),
             Difference = c(NA, 15, NA, NA, 16, -239, NA, NA))

NA适用于信息，因此不应忽略。例如：如果标识符A具有一个NA和25（“间隔时间”），则表示第二个处方的时间为第一个之后的25天。举例来说，如果第一次是在时间点10进行规定，而第二次是在时间点25，则相差15。

我尝试使用以下方法做第一个选择：

 df_trial<- df_trial %>% group_by(Studienummer) %>% 
  mutate(condsumPlyr=cumsum(df_trial$time_between)*(df_trial$diff_A>0)) %>%
  ungroup()

这导致错误：错误：mutate()输入condsumPlyr出现问题。 x输入condsumPlyr无法回收为大小1。 i输入condsumPlyr为cumsum(df_trial$time_between) * (df_trial$diff_A > 0)。 i输入condsumPlyr的大小必须为1，而不是10576。 i错误发生在第1组：标识符= 59。

我尝试的第二件事是使用：

df_trial[,(consumDT:= cumsum(time_between*(diff_A>0))), by=Identifier]

不起作用的错误： 未使用的参数（by =标识符）

最后，使用以下代码：

df_trial$cumsumBR <- sapply(split(df_trial, df_trial$Studienummer), 
  function(df_trial)cumsum(df_trial$time_between * (df_trial$diff_A > 0)))

发生以下错误： $<-.data.frame（*tmp*中的错误，cumsumBR，值= list（59 = NA_real_，：替换项有3106行，数据项有10576

我不确定哪个选项能满足我的首选结果，但是它们似乎都不起作用。

旁注：在我给出的“简单”数据集上，确实获得了预期的结果。谢谢！

Answer 1

如果要保留结构，可以使用布尔值来模拟ifelse（比ifelse更快），并使用cumsum来获取累积和。使用dplyr，我们可以得到可读的表达式来执行计算。

library(dplyr)
library(tidyr)
df <- df %>% 
  group_by(Identifier) %>% 
  mutate(condsumdPlyr = cumsum(Time_between * (Difference > 0))) %>%
  ungroup()

在data.table或disk.frame中，我们将使用它们的标准符号

library(data.table)
setDT(df) #change df to data.table
df[, consumDT := cumsum(Time_between * ( Difference > 0 ) ), by = Identifier]
# Alternative: df[Difference > 0, consumDT := cumsum(Time_between), by = Identifier]
setDF(df) #Only to change it back to a data.frame

在基数R中，我们想使用aggregate，但是由于我们需要使用多列，因此使用split和sapply更为简单（类似于tapply如何用于数组）

df$consumBase <- sapply(split(df, df$Identifier), function(df)cumsum(df$Time_between * (df$Difference > 0)))

现在，如果您坚决使用aggregate，则生命将变得更加复杂，因为它打算用于单列聚合。我们可以使用subset参数来解决问题，但这会删除正确的索引，并且很难将结果与原始data.frame合并

condDf <- aggregate(Time_between ~ Identifier, data = df, FUN = cumsum, subset = df$Difference > 0)
condDf <- data.frame(Identifier = rep(condDf$Identifier, lengths(condDf$Time_between)), condsumAggregate = unlist(condDf$Time_between))

Ofc。如果我们length(unique(df$Identifier))为1，这将变得更加简单，因为我们不需要对数据进行分组。

免责声明：如果没有数据，我将无法正确测试其拼写错误

R函数根据条件进行汇总（总和x [y> 0]）

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