r - 将数值向量拆分为不相等的部分，然后将自定义函数应用于每个部分

Question

我有一长串 1 和 0 代表鸟类孵化模式，1 表示鸟类在巢中，0 表示关闭。

    > Fake.data<- c(1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,1,0)

作为一个终点，我基本上想要一个单一的值来表示每个 ON 周期和连续的 OFF 周期之间的比率。所以理想情况下，对于 Fake.data 来说，这应该是一个像这样的向量

    [1] 0.4  0.75  0.25  0.5  0.8  0.5  1 #(I just typed this out!) 

到目前为止，我已经使用 split() 将向量拆分成多个部分

    > Diff<-diff(Fake.data)
    > SPLIT<-split(Fake.data, cumsum(c(1, Diff > 0 )))
    > SPLIT

哪个返回...

    $`1`
    [1] 1 1 1 1 1 0 0
    $`2`
    [1] 1 1 1 1 0 0 0
    $`3`
    [1] 1 1 1 1 0
    $`4`
    [1] 1 1 1 1 0 0
    $`5`
    [1] 1 1 1 1 1 0 0 0 0
    $`6`
    [1] 1 1 0
    $`7`
    [1] 1 0

所以我可以使用

获得单个拆分组的比率

    > SPLIT$'1'<- ((length(SPLIT$'1'))-(sum(SPLIT$'1')))/sum(SPLIT$'1')
    > SPLIT$'1'
    [1] 0.4

但是在我的数据中，我有几千个这样的事情要做，我想应用某种 tapply() 或 for() 循环来自动计算所有这些并将其放入单个向量中。我已经尝试了这些方法中的每一种，但收效甚微，因为 split() 输出结构似乎不适合这些函数？

我创建了一个新向量来接收 for() 循环输出

    ratio<-rep(as.character(NA),(length(SPLIT)))

然后使用上面的代码尝试 for() 循环，该代码只运行一次。

    for(i in SPLIT$'1':'7')
    {ratio[i]<-((length(SPLIT$'[i]'))-(sum(SPLIT$'[i]')))/sum(SPLIT$'[i]')}

我得到的是...

[1] “NaN” “NaN” “NaN” “NaN” “NaN” “NaN” 不适用

沿着这个主题尝试了许多其他变体，但现在真的卡住了!

Answer 1

我认为您的战略非常接近。 sapply 函数非常适合处理列表。我只想将最后一步更改为

sapply(SPLIT, function(x) sum(x==0)/sum(x==1))

返回

   1    2    3    4    5    6    7 
0.40 0.75 0.25 0.50 0.80 0.50 1.00 

与您的示例数据。不需要额外的包。