r - 列值增量更新

Question

各位 R-Stackoverflowers，

我有一个包含 2 列的数据表，我正在尝试根据 2 个现有列值和前一行的新列计算值来计算新的第三列。

我一直在查看论坛并尝试了几个答案，但我没有找到正确的答案。我希望你能帮助我。

这是一个可重现的例子:

error <- c(1,1,0,0,0,1,1,1,1,0)
trigger <- c(FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE)
expected <- c(1,2,0,0,0,1,2,3,4,0)
DTtest <- data.table(error, trigger, expected)
DTtest
     error trigger expected 
 1:     1   FALSE        1     
 2:     1    TRUE        2     
 3:     0   FALSE        0     
 4:     0   FALSE        0     
 5:     0   FALSE        0     
 6:     1   FALSE        1     
 7:     1    TRUE        2     
 8:     1    TRUE        3     
 9:     1    TRUE        4     
10:     0   FALSE        0     

“预期”列包括我希望使用“错误”和“触发”列计算的值。我想应用的公式如下:

if(trigger) {
    new_column = new_column(previous_row) + 1
} else {
    new_column = error
}

我的第一个尝试是直接使用 ifelse 来更新新列。我发现我实际上必须初始化新列才能运行:

DTtest <- DTtest[, impact:=0]
DTtest[, impact:=ifelse(trigger, lag(impact)+1, error)]

此选项确实会计算新列“影响”，但结果与我在 Excel 中计算列的预期值不匹配(我无法对整个数据表执行此操作，因为它非常大):

    error trigger expected impact
 1:     1   FALSE        1      1
 2:     1    TRUE        2      1
 3:     0   FALSE        0      0
 4:     0   FALSE        0      0
 5:     0   FALSE        0      0
 6:     1   FALSE        1      1
 7:     1    TRUE        2      1
 8:     1    TRUE        3      1
 9:     1    TRUE        4      1
10:     0   FALSE        0      0

然后我尝试了一个 for 循环，但结果也不正确:

for(index in nrow(DTtest)){
  imp <- 0
  if(index==1){
    imp <- DTtest[index]$error
  } else {
    imp <- DTtest[index-1]$impact+1
  }
  set(DTtest, i=index, j=as.integer(4), value=imp )
}

我感觉 lag(impact) 由于某种原因没有得到更新值，但我想不出为什么。

你能帮帮我吗？ .

谢谢!

Answer 1

这可能是代码打高尔夫球，但我喜欢我的代码冗长:

DTtest[, impact := error]

#add a TRUE before each trigger run
DTtest[, trigger1 := trigger | shift(trigger, 1L, fill = FALSE, type = "lead")]

#IDs for by
DTtest[, rleid := rleid(trigger1)]

#cumsum by
DTtest[(trigger1), impact := cumsum(impact), by = rleid]

#    error trigger expected impact trigger1 rleid
# 1:     1   FALSE        1      1     TRUE     1
# 2:     1    TRUE        2      2     TRUE     1
# 3:     0   FALSE        0      0    FALSE     2
# 4:     0   FALSE        0      0    FALSE     2
# 5:     0   FALSE        0      0    FALSE     2
# 6:     1   FALSE        1      1     TRUE     3
# 7:     1    TRUE        2      2     TRUE     3
# 8:     1    TRUE        3      3     TRUE     3
# 9:     1    TRUE        4      4     TRUE     3
#10:     0   FALSE        0      0    FALSE     4