R与rle函数聚合

Question

挣扎着这个：
样本数据 ：

    foo <- structure(c("1", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "2", "2", "2",
"2", "2", "2", "2", "2", "C", "C", "C", NA, NA, NA, NA, "C",
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C",
"C", NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", "C", "C", NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", "C", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", NA, NA,
NA, NA, NA, "C", "C", NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "C", "C", "C", "C",
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", NA, NA, "C", "C", "C", "C", "C", NA, "C", "C", "C", "C",
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",
"C", "C", NA, NA, "C", "C", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA), .Dim = c(15L, 13L), .Dimnames = list(NULL, c("weeks",
"vv", "rv", "ja", "aa", "bv", "aj", "vb", "rj", "rr", "vr", "bb",
"jr")))

如何按周分组这些数据并应用rle函数？ 预期产出将是：

out <- structure(c("weeks", "1", "2", "vv", "1", "1", "rv", "0", "1",
"ja", "1", "1", "aa", "1", "1", "bv", "1", "0", "aj", "1", "1",
"vb", "1", "0", "rj", "1", "0", "rr", "1", "1", "vr", "2", "2",
"bb", "1", "1", "jr", "1", "0"), .Dim = c(3L, 13L), .Dimnames = list(
    NULL, NULL))

到目前为止尝试过：

test <- aggregate(foo, by=data.frame(foo[,1]), function(x,na.rm=T) rle(as.numeric(x))$values)

给我一个列表（正如预期的那样）然后我可以计算并尝试获得预期的输出。 但我确信有一种更清洁的方法来实现这一点......任何想法？

谢谢你的期待！

Answer 1

我结束了非常相似的事情......不确定你正在寻找哪个答案：

aggregate(list(foo[, -1]), list(weeks = foo[, 1]), 
          function(x) length(na.omit(rle(x)$values)))

  weeks vv rv ja aa bv aj vb rj rr vr bb jr
1     1  1  0  1  1  1  1  1  1  1  2  1  1
2     2  1  1  1  1  0  1  0  0  1  2  1  0

Answer 2

显然是一堆处理rle输出的方法; 这是另一个。

d <- data.frame(foo)
aggregate(!is.na(d[,-1]), d[,1,drop=FALSE], function(x) sum(rle(x)$values))
#   weeks vv rv ja aa bv aj vb rj rr vr bb jr
# 1     1  1  0  1  1  1  1  1  1  1  2  1  1
# 2     2  1  1  1  1  0  1  0  0  1  2  1  0