向量元素之间的R差异，分为列

Question

我有一个值向量：

data <- c(3L, 4L, 6L, 9L, 11L, 14L, 22L, 33L, 34L, 35L, 38L, 46L, 48L, 
49L, 55L, 56L, 64L, 69L, 70L, 71L, 81L, 85L, 87L, 90L, 94L, 97L, 
99L, 100L, 102L, 112L, 115L, 118L, 123L, 125L, 131L, 139L, 144L, 
145L, 156L, 159L, 160L, 161L, 162L, 163L, 165L, 167L, 168L, 170L, 
175L, 177L, 190L, 191L, 194L, 199L, 203L, 206L, 210L, 211L, 216L, 
220L, 221L, 223L, 225L, 227L, 230L, 233L, 246L, 249L, 253L, 255L, 
257L, 268L, 270L, 273L, 277L, 278L, 283L, 288L, 289L, 290L, 291L, 
294L, 296L, 302L, 305L, 309L, 314L, 318L, 319L, 335L, 344L, 345L, 
350L, 352L, 357L, 367L, 371L, 375L, 381L, 383L, 399L, 401L, 402L, 
408L, 409L, 417L, 420L, 422L, 423L, 427L, 430L, 434L, 438L, 441L, 
443L, 447L, 458L, 461L, 472L, 475L, 479L, 489L, 495L, 497L, 500L, 
501L, 509L, 514L, 523L, 525L, 530L, 531L, 537L, 540L, 541L, 542L, 
545L, 546L, 549L, 552L, 553L, 554L, 563L, 566L, 567L, 575L, 583L, 
596L, 598L, 599L, 603L, 606L, 608L, 616L, 618L, 623L, 627L, 636L, 
644L, 667L, 668L, 675L, 677L, 685L, 686L, 689L, 694L, 696L, 701L, 
706L, 713L, 714L, 726L, 740L, 743L, 750L, 755L, 756L, 760L, 778L, 
779L, 784L, 786L, 790L, 792L, 799L, 800L, 810L, 811L, 814L, 817L, 
826L, 836L, 853L, 856L, 861L, 864L, 866L, 867L, 878L, 884L, 885L, 
886L, 890L, 894L, 898L, 899L, 902L, 905L, 914L, 919L, 921L, 922L, 
930L, 938L, 939L, 943L, 948L, 949L, 950L, 952L, 953L, 955L, 956L, 
958L, 962L, 971L, 974L, 975L, 984L, 992L, 997L, 999L, 1005L, 
1012L, 1015L, 1016L, 1030L, 1034L, 1046L, 1047L, 1048L, 1049L, 
1053L, 1054L, 1059L, 1061L, 1063L, 1068L, 1083L, 1084L, 1086L, 
1087L, 1102L, 1104L, 1105L, 1109L, 1114L, 1118L, 1121L, 1122L, 
1125L, 1135L, 1136L, 1142L, 1145L, 1149L, 1150L, 1153L, 1154L, 
1161L, 1165L, 1168L, 1171L, 1175L, 1193L, 1203L, 1204L, 1214L, 
1215L, 1217L, 1221L, 1230L, 1231L, 1235L, 1237L, 1238L, 1240L, 
1241L, 1264L, 1267L, 1271L, 1272L, 1275L, 1279L, 1281L, 1283L, 
1284L, 1288L, 1290L, 1292L, 1296L, 1298L, 1304L, 1306L, 1307L, 
1309L, 1310L, 1312L, 1317L, 1325L, 1331L, 1346L, 1347L, 1350L, 
1351L, 1354L, 1355L, 1356L, 1363L, 1365L, 1375L, 1378L, 1379L, 
1380L, 1381L, 1383L, 1385L, 1388L, 1392L, 1393L, 1394L, 1395L, 
1396L, 1397L, 1404L, 1411L, 1423L, 1425L, 1436L, 1439L, 1440L, 
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1497L, 1500L, 1502L, 1503L, 1506L, 1519L, 1520L, 1525L, 1528L, 
1529L, 1557L, 1563L, 1565L, 1566L, 1567L, 1569L, 1571L, 1573L, 
1576L, 1579L, 1582L, 1593L, 1594L, 1596L, 1597L, 1604L, 1610L, 
1611L, 1615L, 1622L, 1624L, 1628L, 1629L, 1630L, 1632L, 1635L, 
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1827L, 1829L, 1830L, 1831L, 1836L, 1837L, 1839L, 1842L, 1851L, 
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1883L, 1887L, 1889L, 1891L, 1892L, 1894L, 1903L, 1904L, 1905L, 
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1939L, 1941L, 1942L, 1943L, 1944L, 1946L, 1948L, 1952L, 1959L, 
1960L, 1963L, 1965L, 1968L, 1972L, 1973L, 1977L, 1985L, 1989L, 
1994L, 1995L, 1996L, 1997L, 2000L, 2001L, 2015L, 2025L, 2026L, 
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3213L, 3218L, 3219L, 3220L, 3227L, 3228L, 3231L, 3236L, 3248L, 
3251L, 3252L, 3259L, 3263L, 3264L, 3265L, 3266L, 3267L, 3268L, 
3269L, 3278L, 3281L, 3283L, 3286L, 3288L, 3289L, 3294L, 3295L, 
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3511L, 3517L, 3518L, 3521L, 3522L, 3523L, 3529L, 3530L, 3532L, 
3537L, 3539L, 3540L, 3542L, 3546L, 3547L, 3549L, 3551L, 3554L, 
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3594L, 3598L, 3601L, 3604L, 3613L, 3615L, 3619L, 3621L, 3628L, 
3631L, 3632L, 3633L, 3634L, 3637L, 3639L, 3640L, 3642L, 3652L, 
3657L, 3663L, 3664L, 3665L, 3672L, 3673L, 3675L, 3677L, 3690L, 
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3729L, 3730L, 3731L, 3737L, 3739L, 3742L, 3744L, 3745L, 3750L, 
3752L, 3753L, 3759L, 3766L, 3774L, 3775L, 3777L, 3778L, 3781L, 
3783L, 3785L, 3788L, 3790L, 3794L, 3802L, 3808L, 3809L, 3819L, 
3820L, 3827L, 3830L, 3832L, 3836L, 3837L, 3843L, 3849L, 3852L, 
3853L, 3854L, 3857L, 3858L, 3859L, 3868L, 3872L, 3889L, 3890L, 
3892L, 3894L, 3901L, 3902L, 3908L, 3918L, 3920L, 3921L, 3929L, 
3934L, 3936L, 3939L, 3942L, 3952L, 3954L, 3955L, 3956L, 3958L, 
3960L, 3965L, 3968L, 3969L, 3971L, 3974L, 3988L, 3990L, 3999L, 
4002L, 4003L, 4008L, 4009L, 4010L, 4011L, 4018L, 4019L, 4021L, 
4025L, 4031L, 4035L, 4037L, 4051L, 4054L, 4060L, 4061L, 4064L, 
4069L, 4072L, 4073L, 4077L, 4078L, 4081L, 4087L, 4095L, 4098L, 
4100L, 4101L, 4103L, 4108L, 4111L, 4115L, 4125L, 4126L, 4130L, 
4138L, 4140L, 4153L, 4159L, 4160L, 4162L, 4163L, 4165L, 4166L, 
4171L, 4173L, 4176L, 4180L, 4183L, 4184L, 4191L, 4194L, 4197L, 
4199L, 4200L, 4207L, 4208L, 4213L, 4214L, 4215L, 4231L, 4237L, 
4239L, 4241L, 4243L, 4246L, 4249L, 4258L, 4259L, 4263L, 4267L, 
4268L, 4273L, 4274L, 4275L, 4281L, 4286L, 4294L, 4299L, 4301L, 
4305L, 4306L, 4307L, 4311L, 4315L, 4320L, 4333L, 4337L, 4338L, 
4340L, 4342L, 4350L, 4354L, 4355L, 4357L, 4363L, 4370L, 4374L, 
4379L, 4384L, 4389L, 4393L, 4394L, 4398L, 4410L, 4414L, 4419L, 
4423L, 4428L, 4440L, 4448L, 4450L, 4451L, 4452L, 4453L, 4456L, 
4464L, 4473L, 4474L, 4476L, 4482L, 4483L, 4485L, 4486L, 4487L, 
4488L, 4495L, 4503L, 4507L, 4508L, 4509L, 4511L, 4513L, 4515L, 
4516L, 4523L, 4529L, 4530L, 4531L, 4533L, 4540L, 4543L, 4544L, 
4546L, 4549L, 4556L, 4560L, 4563L, 4565L, 4573L, 4574L, 4578L, 
4579L, 4586L, 4587L, 4593L, 4596L, 4599L, 4602L, 4607L, 4610L, 
4614L, 4616L, 4617L, 4620L, 4626L, 4627L, 4633L, 4641L, 4649L, 
4650L, 4653L, 4656L, 4670L, 4676L, 4677L, 4679L, 4683L, 4684L, 
4686L, 4687L, 4692L, 4705L, 4709L, 4712L, 4719L, 4722L, 4723L, 
4724L, 4729L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L)

我想根据元素之间的差值将此向量划分为新向量，这样：从元素1（向量中的3）开始，我想计算该元素与下一个元素的差（绝对值）。 如果差异等于或小于3，则附加一个新向量。 如果差异大于3，则创建新矢量并计算该值与下一个值之间的差异。 再次等于或小于3追加到此向量。

我有一个类似的代码：

D2 <- split(data, data %/% 3)

max_length <- max(vapply(D2, length, numeric(1)))
D2 <- lapply(D2, function(d, m) c(d, rep(0, m - length(d))), max_length) 
(D2 <- as.data.frame(D2))

但是它并没有存储我想要的值（仅当差异> 3时才创建新列

预期产量：

3 9 14 22 33
4 11      34
6         35

准确地说，输出计算如下：

我们计算：3-3 = 0、4-3 = 1、6-3 =3。9-3= 6（大于3，因此我们从9开始新列）。 并计算9-11 = 3，9-14 = 5（大于3，因此我们打开下一列并以14开头），依此类推

Answer 1

splits <- integer(length(data))

j <- 1
for (i in seq_along(data)) {
  if (data[i] - data[j] > 3L) {
    splits[i] <- 1L
    j <- i
  }
}

splits <- cumsum(splits)
res <- split(data, splits)
res[1:5]

#$`0`
#[1] 3 4 6
#
#$`1`
#[1]  9 11
#
#$`2`
#[1] 14
#
#$`3`
#[1] 22
#
#$`4`
#[1] 33 34 35

如有必要，可以轻松地将for循环转换为Rcpp，以提高效率。

Answer 2

这是我得到的：

y<-c(3, 4, 6, 9, 11, 14, 22, 33, 34, 35, 38, 46, 48, 49, 55, 56, 
 64, 69, 70, 71, 81, 85, 87, 90, 94, 97, 99, 100, 102, 112, 115, 
 118, 123, 125, 131, 139, 144, 145, 156, 159, 160, 161, 162, 163, 
 165, 167, 168, 170, 175, 177, 190, 191, 194)
diff.y<-diff(y)
m<-matrix(NA,ncol=length(y),nrow=length(y))
compteur.col<-1
compteur.row<-1
max.row<-1
m[1,1]<-y[1]
for (i in 1:length(diff.y)){
    if(diff.y[i]>3 | y[i+1]-m[1,compteur.col]>3){
        compteur.col<-compteur.col+1
        compteur.row<-1
        m[1,compteur.col]<-y[i+1]
    } else {
        compteur.row<-compteur.row+1
        max.row<-max(max.row,compteur.row)
        m[compteur.row,compteur.col]<-y[i+1]
    }
}
m<-m[1:max.row,1:compteur.col]