아래에 data.frame이 있습니다. h_noh_no 1,2,3,4의 첫 번째 시리즈는 클래스 1이고 두 번째 시리즈 h_no는 클래스 2 등이 되도록 열 1 ( )에 따라 데이터를 분류하는 열을 추가하고 싶습니다 . 마지막 열에 표시된 것과 같은.
h_no h_freq h_freqsq
1 0.09091 0.008264628 1
2 0.00000 0.000000000 1
3 0.04545 0.002065702 1
4 0.00000 0.000000000 1
1 0.13636 0.018594050 2
2 0.00000 0.000000000 2
3 0.00000 0.000000000 2
4 0.04545 0.002065702 2
5 0.31818 0.101238512 2
6 0.00000 0.000000000 2
7 0.50000 0.250000000 2
1 0.13636 0.018594050 3
2 0.09091 0.008264628 3
3 0.40909 0.167354628 3
4 0.04545 0.002065702 3
답변
다양한 기술을 사용하여 데이터에 열을 추가 할 수 있습니다. 아래 인용문은 관련 도움말 텍스트의 “세부 정보”섹션에서 가져온 것입니다 [[.data.frame.
데이터 프레임은 여러 모드에서 인덱싱 할 수 있습니다.
[및[[단일 벡터 인덱스 (x[i]또는x[[i]]) 와 함께 사용 되면 목록 인 것처럼 데이터 프레임을 인덱싱합니다.
my.dataframe["new.col"] <- a.vector
my.dataframe[["new.col"]] <- a.vector
의 data.frame 메서드 는 목록으로
$처리x됩니다.
my.dataframe$new.col <- a.vector경우
[와[[두 지수 (함께 사용x[i, j]하고x[[i, j]])들이 매트릭스를 인덱싱처럼 행동
my.dataframe[ , "new.col"] <- a.vector에 대한 방법은 data.frame열 또는 행으로 작업하는지 여부를 지정하지 않으면 열을 의미한다고 가정합니다.
예를 들어 다음과 같이 작동합니다.
# make some fake data
your.df <- data.frame(no = c(1:4, 1:7, 1:5), h_freq = runif(16), h_freqsq = runif(16))
# find where one appears and
from <- which(your.df$no == 1)
to <- c((from-1)[-1], nrow(your.df)) # up to which point the sequence runs
# generate a sequence (len) and based on its length, repeat a consecutive number len times
get.seq <- mapply(from, to, 1:length(from), FUN = function(x, y, z) {
len <- length(seq(from = x[1], to = y[1]))
return(rep(z, times = len))
})
# when we unlist, we get a vector
your.df$group <- unlist(get.seq)
# and append it to your original data.frame. since this is
# designating a group, it makes sense to make it a factor
your.df$group <- as.factor(your.df$group)
no h_freq h_freqsq group
1 1 0.40998238 0.06463876 1
2 2 0.98086928 0.33093795 1
3 3 0.28908651 0.74077119 1
4 4 0.10476768 0.56784786 1
5 1 0.75478995 0.60479945 2
6 2 0.26974011 0.95231761 2
7 3 0.53676266 0.74370154 2
8 4 0.99784066 0.37499294 2
9 5 0.89771767 0.83467805 2
10 6 0.05363139 0.32066178 2
11 7 0.71741529 0.84572717 2
12 1 0.10654430 0.32917711 3
13 2 0.41971959 0.87155514 3
14 3 0.32432646 0.65789294 3
15 4 0.77896780 0.27599187 3
16 5 0.06100008 0.55399326 3답변
쉽게 : 데이터 프레임은 A입니다.
b <- A[,1]
b <- b==1
b <- cumsum(b)그런 다음 열 b를 얻습니다.
답변
질문을 올바르게 이해하면가 h_no증가하지 않는 시기를 감지 한 다음 class. (이 문제를 어떻게 해결했는지 살펴 보겠습니다. 마지막에는 자체 기능이 있습니다.)
일
우리 h_no는 현재 열에 대해서만 신경 을 쓰므로 데이터 프레임에서 추출 할 수 있습니다.
> h_no <- data$h_no우리는 h_no상승하지 않을 때를 감지하고 싶습니다 . 이것은 연속적인 요소의 차이가 음수이거나 0 일 때 알아낼 수 있습니다. R은 diff차이의 벡터를 제공하는 함수를 제공합니다.
> d.h_no <- diff(h_no)
> d.h_no
[1] 1 1 1 -3 1 1 1 1 1 1 -6 1 1 1일단 우리가 그것을 가지고 있으면, 양성이 아닌 것을 찾는 것은 간단한 문제입니다.
> nonpos <- d.h_no <= 0
> nonpos
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
[13] FALSE FALSER에서, TRUEand FALSE는 기본적으로 1and와 동일 0하므로 누적 합을 구하면 nonpos(거의) 적절한 지점에서 1 씩 증가합니다. cumsum(기본적으로의 반대 기능 diff)이 작업을 수행 할 수 있습니다.
> cumsum(nonpos)
[1] 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2그러나 두 가지 문제가 있습니다. 숫자가 너무 적습니다. 그리고 첫 번째 요소가 누락되었습니다 (첫 번째 클래스에 4 개가 있어야 함).
첫 번째 문제는 간단히 해결 1+cumsum(nonpos)됩니다.. 두 1번째 요소는 첫 번째 요소가 항상 클래스에 있으므로 벡터 앞에 a 를 추가하면 됩니다 1.
> classes <- c(1, 1 + cumsum(nonpos))
> classes
[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3이제 다음 cbind을 사용하여 데이터 프레임에 다시 연결할 수 있습니다 ( class=구문 을 사용 하여 열에 class제목을 지정할 수 있음 ).
> data_w_classes <- cbind(data, class=classes)그리고 data_w_classes이제 결과가 포함되어 있습니다.
최종 결과
라인을 함께 압축하고 모든 것을 함수로 감싸서 사용하기 쉽게 만들 수 있습니다.
classify <- function(data) {
cbind(data, class=c(1, 1 + cumsum(diff(data$h_no) <= 0)))
}또는 class요소가되는 것이 타당하기 때문에 :
classify <- function(data) {
cbind(data, class=factor(c(1, 1 + cumsum(diff(data$h_no) <= 0))))
}다음과 같은 기능을 사용합니다.
> classified <- classify(data) # doesn't overwrite data
> data <- classify(data) # data now has the "class" column(이 문제를 해결하는이 방법은 일반적으로 R에 권장되는 명시 적 반복을 피하고 많은 중간 벡터 및 목록 등을 생성하지 않기 때문에 좋습니다. 또한 한 줄에 작성하는 방법도 깔끔합니다. :))
답변
Roman의 대답 외에도 이와 같은 것이 더 간단 할 수 있습니다. 지금은 R에 대한 액세스 권한이 없기 때문에 테스트하지 않았습니다.
# Note that I use a global variable here
# normally not advisable, but I liked the
# use here to make the code shorter
index <<- 0
new_column = sapply(df$h_no, function(x) {
if(x == 1) index = index + 1
return(index)
})이 함수는의 값을 반복 n_ho하고 항상 현재 값이 속한 범주를 반환합니다. 값 1이 감지되면 전역 변수를 늘리고 index계속합니다.
답변
“cbind”를 사용하는 것이 R의 데이터 프레임에 열을 추가하는 가장 간단한 방법이라고 생각합니다. 아래 예제 :
myDf = data.frame(index=seq(1,10,1), Val=seq(1,10,1))
newCol= seq(2,20,2)
myDf = cbind(myDf,newCol)답변
Data.frame[,'h_new_column'] <- as.integer(Data.frame[,'h_no'], breaks=c(1, 4, 7))답변
식별 그룹 수 ( xin mapply) 및 길이 ( yin mapply)를 기반으로 접근
mytb<-read.table(text="h_no h_freq h_freqsq group
1 0.09091 0.008264628 1
2 0.00000 0.000000000 1
3 0.04545 0.002065702 1
4 0.00000 0.000000000 1
1 0.13636 0.018594050 2
2 0.00000 0.000000000 2
3 0.00000 0.000000000 2
4 0.04545 0.002065702 2
5 0.31818 0.101238512 2
6 0.00000 0.000000000 2
7 0.50000 0.250000000 2
1 0.13636 0.018594050 3
2 0.09091 0.008264628 3
3 0.40909 0.167354628 3
4 0.04545 0.002065702 3", header=T, stringsAsFactors=F)
mytb$group<-NULL
positionsof1s<-grep(1,mytb$h_no)
mytb$newgroup<-unlist(mapply(function(x,y)
rep(x,y), # repeat x number y times
x= 1:length(positionsof1s), # x is 1 to number of nth group = g1:g3
y= c( diff(positionsof1s), # y is number of repeats of groups g1 to penultimate (g2) = 4, 7
nrow(mytb)- # this line and the following gives number of repeat for last group (g3)
(positionsof1s[length(positionsof1s )]-1 ) # number of rows - position of penultimate group (g2)
) ) )
mytb