R在时间序列中提取信号后的几天

Question

在我的示例中，我有一个包含 3 列的数据框：日期、信号和值。现在我想改变一个以信号为条件的新列。

如果前一天有信号 (ifelse(lag(signal) == 1)，那么给我接下来的两天 (else = NA)。但在这种情况下，我有三个不同的信号(1,2,3)。

使用此代码，我只能获得信号 1 的第二天。但我也想获得第二天的信号。而且我想计算不同信号的多列（可能与信号交叉的后续天数）。

df %>% mutate(calculation = ifelse(lag(signal) == 1,
                                   value,
                                   NA))

这是我的示例数据：

library(tidyverse)
library(lubridate)

set.seed(123)

df <- tibble(date   = today()+0:10,
             signal = c(0,1,0,0,2,0,0,3,0,0,0),
             value  = sample.int(n=11))
# A tibble: 11 x 3
   date       signal value
   <date>      <dbl> <int>
 1 2019-07-23      0     3
 2 2019-07-24      1    11
 3 2019-07-25      0     2
 4 2019-07-26      0     6
 5 2019-07-27      2    10
 6 2019-07-28      0     5
 7 2019-07-29      0     4
 8 2019-07-30      3     9
 9 2019-07-31      0     8
10 2019-08-01      0     1
11 2019-08-02      0     7

这是我想要的输出：

# A tibble: 11 x 3
   date       signal value   new_col_day1_sig_1  new_col_day2_sig_1  new_col_day1_sig_2
   <date>      <dbl> <int>
 1 2019-07-23      0     3                 NA                   NA                   NA
 2 2019-07-24      1    11                 NA                   NA                   NA
 3 2019-07-25      0     2                  2                    2                   NA
 4 2019-07-26      0     6                 NA                    6                   NA
 5 2019-07-27      2    10                 NA                   NA                   NA
 6 2019-07-28      0     5                 NA                   NA                    5
 7 2019-07-29      0     4                 NA                   NA                   NA
 8 2019-07-30      3     9                 NA                   NA                   NA
 9 2019-07-31      0     8                 NA                   NA                   NA
10 2019-08-01      0     1                 NA                   NA                   NA
11 2019-08-02      0     7                 NA                   NA                   NA



....and so on...(the next colmns should be new_col_day2_sig_2, new_col_day1_sig_3, new_col_day2_sig_3)

我想要一个动态的解决方案，因为我想要的不仅仅是接下来的两天，而是最多连续 7 天。并且解决方案应该考虑不同的信号(1,2,3)。

而且该解决方案也应该适用于重叠事件。

你能帮我解决我的问题吗？

Answer 1

df %>% 
   mutate(calculation=ifelse( (lag(signal, 2) == 1) | (lag(signal) == 1), value, NA))

这当然不够好，因为您希望有一个可扩展的解决方案。让我们更加努力：

anylag <- function(x, n) {
  l <- lapply(1:n, function(i) lag(x, i) == 1)
  Reduce("|", l)
}

df %>% mutate(calculation=ifelse(anylag(signal, 3), value, NA))

Result:

# A tibble: 11 x 4
   date       signal value calculation
   <date>      <dbl> <int>       <int>
 1 2019-07-19      0     4          NA
 2 2019-07-20      1     8          NA
 3 2019-07-21      0    11          11
 4 2019-07-22      0    10          10
 5 2019-07-23      0     7           7
 6 2019-07-24      0     1          NA
 7 2019-07-25      1     3          NA
 8 2019-07-26      0     9           9
 9 2019-07-27      0     2           2
10 2019-07-28      0     6           6
11 2019-07-29      0     5          NA

注意。您的signal 是double 类型。您应该永远使用== 或%in% 来比较双精度数，因为浮点精度有限。将其转换为整数或使用all_equal()。考虑一下：

> 3*.1 / 3 * 10 
[1] 1
> 3*.1 / 3 * 10 == 1
[1] FALSE
> all.equal(3*.1 / 3 * 10, 1)
[1] TRUE