[英]Cumsum ignoring NA's with reset
我有条件总和,重置为零。
criteria1 <- c(rep(0,2), rep(1,5), rep(0,3), rep(1,6),rep(0,2))
criteria1[c(6,9,12,13,14,15)] <- NA
#cumsum function, working before the first NA
ave(criteria1, cumsum(criteria1 == 0), FUN = cumsum )
[1] 0 0 1 1 1 NA 1 0 NA 0 1 NA NA NA NA 1 0 0
#and desired output would be
#NA's are replaced with the last value accumulated
#if more than three leave NA's in
0 0 1 2 3 3 4 0 0 0 1 NA NA NA NA 2 0 0
一些条件:
NA
不能用零(或一)代替, NA
的最长长度应为3。 如果大于三个,则它们应保留为NA
并且功能应从最后一个非NA
继续。 关于同一主题存在一些答案,但是我不确定如何将它们放在一起。
谢谢
使用R base可以做到:生成数据
criteria1 <- c(rep(0,2), rep(1,5), rep(0,3), rep(1,6),rep(0,2))
criteria1[c(6,9,12,13)] <- NA
得到结果
l <- length(criteria1)
cum <- cumsum(ifelse(!is.na(criteria1),criteria1,0))
zero <- which(criteria1 == 0)
res <- cum - rep(cum[zero], c(zero[2:length(zero)],l+1)-zero)
可选的dplyr解决方案:
res <- cum - rep(cum[zero], dplyr::coalesce(dplyr::lead(zero),l+1L)-zero)
检测并更改NA> 3次的重复
NAs <- rle(is.na(criteria1))
NAloc <- which(NAs$lengths > 3 & NAs$values == 1)
for(i in NAloc)
{
res[seq(sum(NAs$lengths[1:(i-1)])+1,sum(NAs$lengths[1:i]))] <- NA
}
由于NA
的总和被视为零,但它们的分组就好像它们具有与先前值相同的值,因此您可以基于ave
value变量和group变量中的逻辑来区别对待NA
:
library(data.table); library(dplyr); library(zoo);
ave(coalesce(criteria1, 0), rleid(na.locf(criteria1 != 0)), FUN = cumsum)
# [1] 0 0 1 2 3 3 4 0 0 0 1 1 1 2 3 4 0 0
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.