是不重新启动计数 [英] is if na restart count
本文介绍了是不重新启动计数的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
这与以下问题相同但我想保留日期.请先阅读.
This is the same as thisquestion but I want to preserve the date. Please read that first.
library(dplyr)
library(tidyverse)
df <- tibble(mydate = as.Date(c("2019-05-11 23:01:00", "2019-05-11 23:02:00", "2019-05-11 23:03:00", "2019-05-11 23:04:00",
"2019-05-12 23:05:00", "2019-05-12 23:06:00", "2019-05-12 23:07:00", "2019-05-12 23:08:00",
"2019-05-13 23:09:00", "2019-05-13 23:10:00", "2019-05-13 23:11:00", "2019-05-13 23:12:00",
"2019-05-14 23:13:00", "2019-05-14 23:14:00", "2019-05-14 23:15:00", "2019-05-14 23:16:00",
"2019-05-15 23:17:00", "2019-05-15 23:18:00", "2019-05-15 23:19:00", "2019-05-15 23:20:00")),
myval = c(0, NA, 1500, 1500,
1500, 1500, NA, 0,
0, 0, 1100, 1100,
1100, 0, 200, 200,
1100, 1100, 1100, 0
))
# just replace values [0,1] with NA
df$myval[df$myval >= 0 & df$myval <= 1] <- NA
df <- df %>%
group_by(myval) %>%
mutate(counts = sum(myval == myval)) %>%
mutate(result = (myval / counts))
现在的结果是:
mydate myval counts result
<date> <dbl> <int> <dbl>
1 2019-05-11 NA NA NA
2 2019-05-11 NA NA NA
3 2019-05-11 1500 4 375
4 2019-05-11 1500 4 375
5 2019-05-12 1500 4 375
6 2019-05-12 1500 4 375
7 2019-05-12 NA NA NA
8 2019-05-12 NA NA NA
9 2019-05-13 NA NA NA
10 2019-05-13 NA NA NA
11 2019-05-13 1100 6 183.
12 2019-05-13 1100 6 183.
13 2019-05-14 1100 6 183.
14 2019-05-14 NA NA NA
15 2019-05-14 200 2 100
16 2019-05-14 200 2 100
17 2019-05-15 1100 6 183.
18 2019-05-15 1100 6 183.
19 2019-05-15 1100 6 183.
20 2019-05-15 NA NA NA
我想保留上面的数据框,包括日期列和正确的结果.
I want to preserve the above dataframe, wth the dates column and the correct result.
如果值不存在/在NA之前/之后,我需要以某种方式重新开始计数.
I need somehow to restart the counting if after/before a value a NA exists.
所以,对于1100,我必须有3次两次而不是6次.
So, for 1100 , I must have count 3 two times and not count 6.
推荐答案
您可以使用 data.table
rleid
创建组:
library(dplyr)
df %>%
group_by(grp = data.table::rleid(myval)) %>%
mutate(counts = n(),
result= myval/counts)
# mydate myval grp counts result
# <date> <dbl> <int> <int> <dbl>
# 1 2019-05-11 NA 1 2 NA
# 2 2019-05-11 NA 1 2 NA
# 3 2019-05-11 1500 2 4 375
# 4 2019-05-11 1500 2 4 375
# 5 2019-05-12 1500 2 4 375
# 6 2019-05-12 1500 2 4 375
# 7 2019-05-12 NA 3 4 NA
# 8 2019-05-12 NA 3 4 NA
# 9 2019-05-13 NA 3 4 NA
#10 2019-05-13 NA 3 4 NA
#11 2019-05-13 1100 4 3 367.
#12 2019-05-13 1100 4 3 367.
#13 2019-05-14 1100 4 3 367.
#14 2019-05-14 NA 5 1 NA
#15 2019-05-14 200 6 2 100
#16 2019-05-14 200 6 2 100
#17 2019-05-15 1100 7 3 367.
#18 2019-05-15 1100 7 3 367.
#19 2019-05-15 1100 7 3 367.
#20 2019-05-15 NA 8 1 NA
这篇关于是不重新启动计数的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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