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我有下面的数据框。我想添加一个“g”列,根据 h_no
列中的连续序列对数据进行分类。即 h_no 1, 2, 3, 4
的第一个序列为组 1,h_no
的第二个序列(1 到 7)为组 2,以此类推,如最后一列“g”所示。
h_no h_freq h_freqsq g
1 0.09091 0.008264628 1
2 0.00000 0.000000000 1
3 0.04545 0.002065702 1
4 0.00000 0.000000000 1
1 0.13636 0.018594050 2
2 0.00000 0.000000000 2
3 0.00000 0.000000000 2
4 0.04545 0.002065702 2
5 0.31818 0.101238512 2
6 0.00000 0.000000000 2
7 0.50000 0.250000000 2
1 0.13636 0.018594050 3
2 0.09091 0.008264628 3
3 0.40909 0.167354628 3
4 0.04545 0.002065702 3
最佳答案
您可以使用各种技术向数据添加列。下面的引用来自相关帮助文本的“详细信息”部分,[[.data.frame
。
Data frames can be indexed in several modes. When
[
and[[
are used with a single vector index (x[i]
orx[[i]]
), they index the data frame as if it were a list.
my.dataframe["new.col"] <- a.vector
my.dataframe[["new.col"]] <- a.vector
The data.frame method for
$
, treatsx
as a list
my.dataframe$new.col <- a.vector
When
[
and[[
are used with two indices (x[i, j]
andx[[i, j]]
) they act like indexing a matrix
my.dataframe[ , "new.col"] <- a.vector
由于 data.frame
的方法假设如果您没有指定您正在使用列还是行,它将假定您指的是列。
对于您的示例,这应该有效:
# make some fake data
your.df <- data.frame(no = c(1:4, 1:7, 1:5), h_freq = runif(16), h_freqsq = runif(16))
# find where one appears and
from <- which(your.df$no == 1)
to <- c((from-1)[-1], nrow(your.df)) # up to which point the sequence runs
# generate a sequence (len) and based on its length, repeat a consecutive number len times
get.seq <- mapply(from, to, 1:length(from), FUN = function(x, y, z) {
len <- length(seq(from = x[1], to = y[1]))
return(rep(z, times = len))
})
# when we unlist, we get a vector
your.df$group <- unlist(get.seq)
# and append it to your original data.frame. since this is
# designating a group, it makes sense to make it a factor
your.df$group <- as.factor(your.df$group)
no h_freq h_freqsq group
1 1 0.40998238 0.06463876 1
2 2 0.98086928 0.33093795 1
3 3 0.28908651 0.74077119 1
4 4 0.10476768 0.56784786 1
5 1 0.75478995 0.60479945 2
6 2 0.26974011 0.95231761 2
7 3 0.53676266 0.74370154 2
8 4 0.99784066 0.37499294 2
9 5 0.89771767 0.83467805 2
10 6 0.05363139 0.32066178 2
11 7 0.71741529 0.84572717 2
12 1 0.10654430 0.32917711 3
13 2 0.41971959 0.87155514 3
14 3 0.32432646 0.65789294 3
15 4 0.77896780 0.27599187 3
16 5 0.06100008 0.55399326 3
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