基于比较“滞后”的其他两个向量的元素的新向量？答案

【问题标题】：New vector based on comparing elements of two other vectors "lagged"?基于比较“滞后”的其他两个向量的元素的新向量？
【发布时间】：2010-11-26 13:59:18
【问题描述】：

我有两个向量，subject 和 target。我想根据两个现有向量之间的比较创建一个新向量，并比较元素lagged。我已经使用下面的循环解决了这个问题，但我基本上想知道使用apply 是否有更优雅的解决方案？

subject <- c(200, 195, 190, 185, 185, 185, 188, 189, 195, 200, 210, 210)
target <- c(subject[1], subject[1]-cumsum(rep(perweek, length(subject)-1)))
adjtarget <- target                                               

for (i in 1:(length(subject)-1)) {
  if (subject[i] > adjtarget[i]) {                
    adjtarget[i+1] <- adjtarget[i]           
   } else {                                       
    adjtarget[i+1] <- adjtarget[i]-perweek  }
   }
 }

【问题讨论】：

每周变量的值是多少？
您好，抱歉忘记了这一点：每周只是任何整数。就我而言，它是每周
代码有点难理解。在循环中，分配在您将在下一次迭代中比较的位置更改adjtarget。恐怕没有优雅的解决方案可以在 R 中表达这一点，您通常在其中并行处理整个向量。比较是一个移动的目标

标签： r

【解决方案1】：

这并不能完全解决您的问题，但可能指向一个有用的方向。我忽略了更改adjtarget 并与之比较之间的相互作用，并显示了一个类似的问题，我们将其与常量target 进行比较。然后可以将循环中的if改为向量比较：

lv <- but.last(subject) > but.last(target)
ind <- which(lv)

准备结果向量（我将其称为x，因为它与您的adjtarget 的结果不同）作为target 的移动副本并将更改分配给它：

x <- c(target[1], but.last(target))  # corresponds to the true branch of the `if`
x[ind+1] <- target[ind] - perweek    # corresponds to the false branch

或者，

x <- c(target[1], but.last(target) - (!lv)*perweek

正如我所说，这并不能解决您的问题，但也许我们可以从这里开始。

【讨论】：

【解决方案2】：

为了澄清，如果我理解你的代码，这就是你正在寻找的结果......

> (goal <- cbind(subject,target,adjtarget))

      subject target adjtarget
 [1,]     200    200       200
 [2,]     195    198       198
 [3,]     190    196       196
 [4,]     185    194       194
 [5,]     185    192       192
 [6,]     185    190       190
 [7,]     188    188       188
 [8,]     189    186       186
 [9,]     195    184       186
[10,]     200    182       186
[11,]     210    180       186
[12,]     210    178       186

如果我是对的，那么向量化的挑战就是在 adjtarget 中重复分配 186。矢量化代码将评估右侧（RHS），然后将其分配给左侧（LHS）。因此，在赋值完成之前，向量化代码不会在第 9 行的 adjtarget 中看到更新的值。

> y <- ifelse(subject > target, 1, 0) # matches TRUE case
> x <- target
> x[ind+1] <- target[ind]
> cbind(goal, x, y)
      subject target adjtarget   x y
 [1,]     200    200       200 200 0
 [2,]     195    198       198 198 0
 [3,]     190    196       196 196 0
 [4,]     185    194       194 194 0
 [5,]     185    192       192 192 0
 [6,]     185    190       190 190 0
 [7,]     188    188       188 188 0
 [8,]     189    186       186 186 1
 [9,]     195    184       186 186 1 # assigned correctly (?)
[10,]     200    182       186 184 1 # incorrect x; should be 186
[11,]     210    180       186 182 1 # incorrect x; should be 186
[12,]     210    178       186 180 1 # incorrect x; should be 186

【讨论】：