R如何识别最后一次出现的距离答案

【问题标题】：R how to identify distance of last occurrenceR如何识别最后一次出现的距离
【发布时间】：2013-07-08 03:05:44
【问题描述】：

我想计算距离某事发生的时间。

鉴于以下情况，您可以看到灯在某些时间亮着，但不是一直亮着。我想规范化数据以将其提供给神经网络。

library(data.table)
d<-data.table(
    date = c("6/1/2013", "6/2/2013","6/3/2013","6/4/2013"),
    light = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE) 
)
d
       date light
1: 6/1/2013  TRUE
2: 6/2/2013 FALSE
3: 6/3/2013 FALSE
4: 6/4/2013  TRUE

我要计算的是另一列显示到最后一次出现的“距离”。

所以对于上面的数据：第一行，因为它应该为零第二行，应该是 1 第三行，应该是 2 第四行，应该为零

【问题讨论】：

标签： r data.table

【解决方案1】：

我建议根据从 FALSE 切换到 TRUE 的时间创建一个分组列：

# create group column
d[c(light), group := cumsum(light)]
d[is.na(group), group:=0L]
d[, group := cumsum(group)]
d

然后简单地按组计数，使用cumsum 并否定light：

d[, distance := cumsum(!light), by=group]

# remove the group column for cleanliness
d[, group := NULL]

结果：

d

         date light distance
1: 2013-06-01  TRUE        0
2: 2013-06-02 FALSE        1
3: 2013-06-03 FALSE        2
4: 2013-06-04  TRUE        0
5: 2013-06-05  TRUE        0
6: 2013-06-06 FALSE        1
7: 2013-06-07 FALSE        2
8: 2013-06-08  TRUE        0

我添加了几行

【讨论】：

为什么要推荐其他看似简单的解决方案？这是一个完美的考虑吗？在某些方面更正确？
不，我是如何想到解决这个问题的。就个人而言，我喜欢@eddi 的解决方案

【解决方案2】：

应该这样做：

d[, distance := 1:.N - 1, by = cumsum(light)]

或者这个：

d[, distance := .I - .I[1], by = cumsum(light)]

如果你想实际计算天数而不是行距，你可以使用：

d[, distance := as.numeric(as.POSIXct(date, format = "%m/%d/%Y") -
                           as.POSIXct(date[1], format = "%m/%d/%Y"),
                           units = 'days'),
    by = cumsum(light)]

【讨论】：

【解决方案3】：

一种使用游程编码 (rle) 和 sequence（它是 unlist(lapply(nvec, seq_len)) 的包装器）的方法

d[, distance := sequence(rle(light)$lengths)][(light), distance := 0]

【讨论】：

或者：d[, distance := ifelse(light, 0, sequence(rle(light)$lengths))]