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挣扎于此:
示例数据:
foo <- structure(c("1", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "2", "2", "2",
"2", "2", "2", "2", "2", "C", "C", "C", NA, NA, NA, NA, "C",
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C",
"C", NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", "C", "C", NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", "C", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", NA, NA,
NA, NA, NA, "C", "C", NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", "C",
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", NA, NA, "C", "C", "C", "C", "C", NA, "C", "C", "C", "C",
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", "C", NA, NA, "C", "C", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA), .Dim = c(15L, 13L), .Dimnames = list(NULL, c("weeks",
"vv", "rv", "ja", "aa", "bv", "aj", "vb", "rj", "rr", "vr", "bb",
"jr")))
如何按周对这些数据进行分组并应用 rle 函数?预期输出将是:
out <- structure(c("weeks", "1", "2", "vv", "1", "1", "rv", "0", "1",
"ja", "1", "1", "aa", "1", "1", "bv", "1", "0", "aj", "1", "1",
"vb", "1", "0", "rj", "1", "0", "rr", "1", "1", "vr", "2", "2",
"bb", "1", "1", "jr", "1", "0"), .Dim = c(3L, 13L), .Dimnames = list(
NULL, NULL))
到目前为止尝试过:
test <- aggregate(foo, by=data.frame(foo[,1]), function(x,na.rm=T) rle(as.numeric(x))$values)
给我一个列表(正如 rle 所预期的那样),然后我可以计算它并尝试获得预期的输出。但我确信有一种更简洁的方法可以实现这一点……有什么想法吗?
感谢您的关注!
最佳答案
显然有很多方法可以处理 rle 输出;这是另一个。
d <- data.frame(foo)
aggregate(!is.na(d[,-1]), d[,1,drop=FALSE], function(x) sum(rle(x)$values))
# weeks vv rv ja aa bv aj vb rj rr vr bb jr
# 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1
# 2 2 1 1 1 1 0 1 0 0 1 2 1 0
关于R 与 rle 函数聚合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12958780/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!