如果满足某些条件，则从下一行中的变量中减去变量答案

【问题标题】：Subtraction of a variable from a variable in the next row if certain conditions are met如果满足某些条件，则从下一行中的变量中减去变量
【发布时间】：2021-07-16 03:35:37
【问题描述】：

如果满足某些条件，我想从下一行的变量中减去一个变量。考虑以下数据框：

time <- c(12, 14, 16, 10, NA, 18)
type <- c("morning", "noon", "evening", "morning", "noon", "evening")
data <- data.frame(time, type)

由于我的数据中有 4000 行，因此我需要一个包含两个变化值的循环（用于感兴趣的两行）。我还没有尝试实现循环，因为我很难在列中选择特定的行和特定的值。（但我非常感谢有关如何包含循环的建议！）到目前为止，代码如下所示：

if(data[which(data[row1, "type"] =="morning")] & data[which(data[row2, "type"] == "noon")]) | data[which(data[row1, "type"] =="noon")] & data[which(data[row2, "type"] == "evening")]) {
data[row2, "difference"] <- data[row2, "time"] - data[row1, "time"] 
}  else{
  data[row2, “difference"] <- NA
}

所以我想从row2中的时间减去row1中的时间值，并将结果存储在row2中的变量“difference”中。但是，只有满足两个条件之一时，才应减去这些值。

【问题讨论】：

您的示例数据不起作用。您错过了向量开头的c，并且您有智能引号。同样cbind 将创建一个矩阵而不是data.frame。试试time <- c(12, 14, 16, 10, NA, 18) 和type <- c("morning", "noon", "evening", "morning", "noon", "evening") 和data <- data.frame(time, type)

标签： r loops if-statement conditional-statements

【解决方案1】：

将 ThomasIsCoding 的优雅代码翻译成dplyr

library(dplyr)

df %>% group_by(grp = cumsum(type == 'morning')) %>%
  mutate(difference = c(NA, diff(time))) %>%
  ungroup() %>% select(-grp)

# A tibble: 6 x 3
   time type    difference
  <dbl> <chr>        <dbl>
1    12 morning         NA
2    14 noon             2
3    16 evening          2
4    10 morning         NA
5    NA noon            NA
6    18 evening         NA

【讨论】：

【解决方案2】：

这是另一种选择。 Lag 函数将允许检索前一行的值。

library(data.table)
library(dplyr)
time <- c(12, 14, 16, 10, NA, 18)
type <- c("morning", "noon", "evening", "morning", "noon", "evening")
data <- data.table(time, type)
data[,difference :=
 ifelse(((time > lag(time)) & (type == "noon") & (lag(type) == "morning")),time - lag(time),NA)]

【讨论】：

感谢您的评论！你的建议效果很好，除了只包括一个条件，例如，只计算早上和中午之间的滞后，而不是中午和晚上之间的滞后。

【解决方案3】：

diff 是两个值之间基本差异的主力函数。
您可以一次性计算出所有差异，然后用NA覆盖那些不在您想要的比较中的差异@

data$prevtype <- c(NA, head(data$type,-1)) 
data$difference <- c(NA, diff(data$time))
data$difference[!(
  (data$prevtype == "morning" & data$type == "noon") |
  (data$prevtype == "noon"    & data$type == "evening")
)] <- NA
data$prevtype <- NULL

#  time    type difference
#1   12 morning         NA
#2   14    noon          2
#3   16 evening          2
#4   10 morning         NA
#5   NA    noon         NA
#6   18 evening         NA

使用的数据：

time <- c(12, 14, 16, 10, NA, 18)
type <- c("morning", "noon", "evening", "morning", "noon", "evening")
data <- data.frame(time, type, stringsAsFactors=FALSE)

【讨论】：

非常感谢您完美运行。也感谢您的简短解释！

【解决方案4】：

也许你可以试试这个

transform(
  data,
  difference = ave(time, cumsum(type == "morning"), FUN = function(x) c(NA, diff(x)))
)

给了

  time    type difference
1   12 morning         NA
2   14    noon          2
3   16 evening          2
4   10 morning         NA
5   NA    noon         NA
6   18 evening         NA

数据

> dput(data)
structure(list(time = c(12, 14, 16, 10, NA, 18), type = c("morning", 
"noon", "evening", "morning", "noon", "evening")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-6L))

【讨论】：

感谢您的评论！很遗憾，我不明白您的建议。