r - 如何将行数据拆分到其他行下方

Question

在下面的变量中，我想将 900000 划分到其各自存在零的三行下方，对于其他值也类似。在新值到达之前要动态计算的零数。 A_B是数据，A_Bnew是期望的输出。请告诉我如何在 R 中做到这一点。

A_B    A_Bnew
0      0
0      0
900000 0
0      300000
0      300000
0      300000
10000  0
0      5000
0      5000
20000  0
0      5000
0      5000
0      5000
0      5000
0      0
0      0
0      0

它应该考虑拆分的最大零数是 4。

Answer 1

我们可以使用data.table。我们将 'data.frame' 转换为 data.table' (setDT(df1))，通过检查 'A_B' 不等于 0 的位置来创建一个分组变量 ('grp')逻辑向量并获得累积和。通过'grp'分组，我们设置'i'其中'grp'不等于0，创建逻辑向量'i1'其中'A_B'不为0。得到'i1的sum '，并使用 pmin 得到与 4 相比的最小值。然后我们根据 'i1' 对 'A_B' 进行子集化，并用 'i2' 进行整数除法。我们按'grp'分组，根据逻辑条件得到行索引('.I`)，然后将'A_BnewNew'赋值为0。如果不需要，'grp'可以赋值为NULL。

library(data.table)
iN <- setDT(df1)[, grp := cumsum(A_B!=0)][grp!=0, A_BnewNew := {
           i1 <- A_B!=0; i2 <- pmin(sum(!i1),4)
           A_B[i1]%/%i2}  , by = grp
       ][, .I[!(A_B ==0 & grp !=0 & (1:.N) <= pmin(5, .N))]  , by = grp]$V1
 df1[iN, A_BnewNew:=0][, grp := NULL][]
#       A_B A_Bnew A_BnewNew
# 1:      0      0         0
# 2:      0      0         0
# 3: 900000      0         0
# 4:      0 300000    300000
# 5:      0 300000    300000
# 6:      0 300000    300000
# 7:  10000      0         0
# 8:      0   5000      5000
# 9:      0   5000      5000
#10:  20000      0         0
#11:      0   5000      5000
#12:      0   5000      5000
#13:      0   5000      5000
#14:      0   5000      5000
#15:      0      0         0
#16:      0      0         0
#17:      0      0         0

数据

df1 <- structure(list(A_B = c(0L, 0L, 900000L, 0L, 0L, 0L, 10000L, 0L, 
 0L, 20000L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), A_Bnew = c(0L, 0L, 0L, 
 300000L, 300000L, 300000L, 0L, 5000L, 5000L, 0L, 5000L, 5000L, 
 5000L, 5000L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("A_B", "A_Bnew"), 
 class = "data.frame", row.names = c(NA, -17L))