R：对于具有不同标准的循环，用相同的数据填充 2 个向量答案

【问题标题】：R: For loops with different criteria filling 2 vectors with the same dataR：对于具有不同标准的循环，用相同的数据填充 2 个向量
【发布时间】：2018-01-24 15:26:58
【问题描述】：

编写 R 代码，用火车上 wi-fi 系统上接收到的数据量填充 2 个向量。

（最终用接收到的数据向量中的数据填充空向量）

movingnorth <- vector('numeric')
movingsouth <- vector('numeric')

（每个向量包含 2800 个值）纬度

（如果火车向北移动，则用接收到的向量中的数据填充移动的北向量）

for(y in 1:length(latitude)){
  if (y < length(latitude)){
  if(latitude[y]<= latitude[y+1]){
    movingnorth <- c(movingnorth, received[y])
  }
    else {
      break()
    }
  }
}

（如果火车向南移动，则用接收到的向量中的数据填充向南移动的向量）

for(z in 1:length(latitude)){
  if (z < length(latitude)){
  if(latitude[z] >= latitude[z+1]){
    movingsouth <- c(movingsouth, received[z])
  }
    else {
      break()
    }
  }
}

问题在于movingnorth 和movingsouth 向量填充了相同的数据。运行代码后，北移向量包含 632 个值，南移包含 109 个，但是这 109 个值与北移的前 109 个值匹配。显然，火车不可能同时向北和向南移动。

【问题讨论】：

您可以添加示例数据和所需的输出吗？
也许对于前 109 辆列车，火车静止不动，因此满足 latitude[y] == latitude[y+1] 的条件？这对latitude[y] <= latitude[y+1] 和latitude[z] >= latitude[z+1] 都有效。或者它正好向西或向东移动，并且没有记录到南北移动，因此没有改变纬度。
欢迎来到第三圈burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf
@LAP 你说得对，前 109 趟火车还在。

标签： r for-loop vector

【解决方案1】：

你不需要循环，让我们看看这个玩具示例：

latitude <- c(1,2,1,3,2) # latitude coordinates
received <- 1:5

require(data.table)
d <- data.table(lat = latitude, rec = received)
d
#    lat rec
# 1:   1   1
# 2:   2   2
# 3:   1   3
# 4:   3   4
# 5:   2   5
d[, dif := c(0, diff(lat))] # if positive moved N, if negative S
movingnorth <- d[dif >= 0, rec]
movingsouth <- d[dif < 0, rec]
movingnorth
#[1] 1 2 4
movingsouth
# [1] 3 5

【讨论】：

当您在表“dif”中创建新列时，为什么使用 c(0, diff(lat)) 而不仅仅是 diff(lat)？ @minem
@Brad 因为 diff(lat) 不计算第一个元素和第一个元素之间的差异（即 0），所以我手动添加它，所以我们可以获得正确的长度向量。

【解决方案2】：

您不应该为此使用循环。它可以通过矢量化的方式轻松完成：

#reproducible example
set.seed(42)
latitude <- sample(20, replace = TRUE)
#[1] 19 19  6 17 13 11 15  3 14 15 10 15 19  6 10 19 20  3 10 12
received <- rnorm(20)
#[1]  1.3048697  2.2866454 -1.3888607 -0.2787888 -0.1333213  0.6359504 -0.2842529 -2.6564554 -2.4404669  1.3201133
#[11] -0.3066386 -1.7813084 -0.1719174  1.2146747  1.8951935 -0.4304691 -0.2572694 -1.7631631  0.4600974 -0.639994

#find directions, be a bit fuzzy around zero, adjust for precision of latitudes if necessary
direction <- cut(diff(latitude), c(-Inf, -1e-16, 1e-16, Inf), c("south", "neither", "north")) 
#[1] neither south   north   south   south   north   south   north   north   south   north   north   south   north   north  
#[16] north   south   north   north  
#Levels: south neither north

#split the vector (after discarding last value)
split(head(received, -1), direction)
#$south
#[1]  2.2866454 -0.2787888 -0.1333213 -0.2842529  1.3201133 -0.1719174 -0.2572694
#
#$neither
#[1] 1.30487
#
#$north
#[1] -1.3888607  0.6359504 -2.6564554 -2.4404669 -0.3066386 -1.7813084  1.2146747  1.8951935 -0.4304691 -1.7631631
#[11]  0.4600974

#if neither needs to be combined with north
head(received, -1)[direction %in% c("neither", "north")]
#[1]  1.3048697 -1.3888607  0.6359504 -2.6564554 -2.4404669 -0.3066386 -1.7813084  1.2146747  1.8951935 -0.4304691
#[11] -1.7631631  0.4600974

【讨论】：