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我有一个数据框,我想在列的累积值达到一定水平后立即保留一行。数据集可能如下所示:
set.seed(0)
n <- 10
dat <- data.frame(id=1:n,
group=rep(LETTERS[1:2], n/2),
age=sample(18:30, n, replace=TRUE),
type=factor(paste("type", 1:n)),
x=abs(rnorm(n)))
dat
id group age type x
1 1 A 26 type 1 0.928567035
2 2 B 21 type 2 0.294720447
3 3 A 24 type 3 0.005767173
4 4 B 18 type 4 2.404653389
5 5 A 19 type 5 0.763593461
6 6 B 30 type 6 0.799009249
7 7 A 24 type 7 1.147657009
8 8 B 28 type 8 0.289461574
9 9 A 19 type 9 0.299215118
10 10 B 28 type 10 0.411510833
我想在 x 的累积值达到阈值(例如 1)后立即保留一行,并在保留一行后立即开始重新计数。这将导致以下输出:
id group age type x
2 2 B 21 type 2 0.294720447
4 4 B 18 type 4 2.404653389
6 6 B 30 type 6 0.799009249
7 7 A 24 type 7 1.147657009
10 10 B 28 type 10 0.411510833
我正在尝试获得基于 dplyr 的解决方案,但似乎无法弄清楚。有什么建议吗?
最佳答案
您可以使用 purrr::accumulate
计算带阈值的 cumsum,然后使用 dplyr::slice_tail
获取 cumsum 削减阈值之前的最后一个值:
library(dplyr)
library(purrr)
dat %>%
group_by(a = cumsum(x == accumulate(x, ~ ifelse(.x <= 1, .x + .y, .y)))) %>%
slice_tail(n = 1)
# id group age type x gp
# 1 2 B 21 type 2 0.295 1
# 2 4 B 18 type 4 2.40 2
# 3 6 B 30 type 6 0.799 3
# 4 7 A 24 type 7 1.15 4
# 5 10 B 28 type 10 0.412 5
另一种选择是使用 MESS::cumsumbinning
,使用起来可能更友好:
library(MESS)
library(dplyr)
dat %>%
group_by(a = cumsumbinning(x, 1, cutwhenpassed = T)) %>%
slice_tail(n = 1)
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