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如何在 R 中根据满足升序条件的列向量对列表进行子集化?
我有一个包含 30 个对象的列表,其中每个对象有 4 列。我想通过检查每个对象中的第 3 列是升序还是降序来对列表进行子集化/拆分。如果第 2、4、11、16、19、21 等对象的第 3 列向量按升序排列,则对列表进行子集化。
我的样本数据如下所示
A <- c(477.119,469.483,42.1,453.912,447.7579,41.6,435.2942,429.2672,42.9352)
B <- c(106.98, 106.7397,10.748,106.563,106.646,106.9,106.812,106.98,17.08)
C <- c(10.804,11.108,11.402,11.780,12.033,12.302,12.59634,12.88163,13.19987)
D <- c(10.28718,10.65794,11.02,11.42,11.773,12.11,12.473,12.82436,13.19136)
a1 <- data.frame(A, B, C, D)
A1 <- c(195.5,16.4776,19.408,198.3052,19.2327,20.2429,21.2545,20.3428)
B1 <- c(114.155,114.197,114.239,114.28,114.322,114.364,114.405,114.447)
C1 <- c(41.85957,41.623,41.410,41.205,40.99,40.766,40.540,40.29467)
D1 <- c(31.42653,31.27387,31.129,30.981,30.844,30.6982,30.53915,30.38037)
b1 <- data.frame(A1, B1, C1, D1)
A2 <- c(150.42,11.66,12.95,14.31,15.79,17.531,19.226,11.1279)
B2 <- c(11.724,1.766,11.808,11.849,11.891,11.933,11.975,12.016)
C2 <- c(56.226,55.007,54.0772,53.3295,52.7034,52.1328,51.696,51.3063)
D2 <- c(41.409,40.113,39.228,38.4687,37.83086,37.24863,36.801,36.401)
c1 <- data.frame(A2, B2, C2, D2)
mydata <- list(a1, b1, c1)
从上面呈现的数据来看,对象[[a1]]的第C列向量是升序排列的,而其他两个对象是降序排列的。所以我正在寻找一个代码来检查每个对象的 Cth 列向量的条件并拆分列表。为此,我尝试使用以下代码但没有成功。
注意:在第C/3列向量中,当为大向量时,很少有值不按顺序
首先我尝试检查列表中的第一个对象
is.ordered(mydata$a1[3])
我得到的结果是:
False
同样的结果也适用于其他对象......这是不正确的
for (i in seq_along(mydata)){
if (is.ordered(i[3]) <- TRUE) {
mydata1 <- mydata[i]
else
mydata2 <- mydata[i]
}
}
这是行不通的
预期结果如下
mydata1
[[a1]]
A B C D
477.1149 106.6898314 10.80482 10.28718
469.4843 106.7315397 11.10778 10.65794
42.1 10.773248 11.40281 11.02817
453.9212 106.8149563 11.78007 11.42233
447.7579 106.8566646 12.03301 11.773
41.6 106.8983729 12.30212 12.11687
435.2942 106.9400812 12.59634 12.47315
429.2672 106.9817895 12.88163 12.82436
42.9352 17.0234978 13.19987 13.19136
mydata2
[[b1]]
A B C D
195.5 114.1556171 41.85957 31.42653
16.4776 11.1973254 41.62823 31.27387
19.408 11.2390337 41.41062 31.12951
198.30 14.280742 41.20588 30.98881
19.2327 11.3224503 40.9934 30.84694
20.2429 11.3641586 40.76652 30.69182
21.2545 4.4058669 40.54016 30.53915
20.3428 114.4475752 40.29467 30.38037
203.48 114.4892835 40.04356 30.21333
[[c1]]
A B C D
150.42 11.7248034 56.22614 41.40349
11.6695 1.7665117 55.00748 40.16213
12.9522 11.80822 54.07732 39.22808
14.3145 14.8499283 53.32955 38.4687
15.7921 11.8916366 52.70304 37.83086
17.5311 11.9333449 52.13248 37.24863
19.226 11.9750532 51.69696 36.80191
11.1279 12.0167615 51.30663 36.40155
12.3976 12.0584698 51.07735 36.19506
最佳答案
也许这就是您想要的(或不是?)
idx <- c()
for (k in seq_along(mydata)){
if (!is.unsorted(mydata[[k]]$C)) idx <- c(idx, k)
}
mydata.ascending <- mydata[idx]
mydata.descending <- mydata[-idx]
利用!is.unsorted
判断列是否升序
关于r - 如何根据R中列向量的升序/降序对列表进行子集化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58480863/
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