将列分组为 4 个观察块并根据条件返回 1答案

【问题标题】：Group column in blocks of 4 observations and return 1 based on a condition将列分组为 4 个观察块并根据条件返回 1
【发布时间】：2017-03-19 11:40:12
【问题描述】：

这是我的示例 data.frame：

    df = read.table(text = 'Value
    1
    1
    0
    1
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    1
    1
    1
    0
    1
    1
    0
    0
    0
    0', header = TRUE)

我需要将列分成 4 个块，如果每个块中至少存在一个 1，我需要返回一个带有 1s 的 data.frame。

这是我的预期结果：

Result
1
1
1

或者也返回一个带有 1 和 0 的 data.frame，其中没有 1 的块打印 0：

Result
1
0
1
1
0

【问题讨论】：

标签： r dataframe grouping

【解决方案1】：

一种简单的矢量化方式可能是转换为 4 行矩阵，然后运行 colSums（这当然假设您的数据长度可被 4 整除）

as.integer(colSums(matrix(df$Value, 4)) > 0)
# [1] 1 0 1 1 0

或者使用 matrixStats 包

matrixStats::colMaxs(matrix(df$Value, 4))
# [1] 1 0 1 1 0

【讨论】：

【解决方案2】：

与data.table

library(data.table)
setDT(df)[, grp := as.integer(gl(.N, 4, .N))][, +(any(Value==1)) , grp]$V1
#[1] 1 0 1 1 0

或与rowsum 来自base R

+(rowsum(df$Value, gl(20, 4, 20))>0)

或者tidyverse

library(dplyr)
df %>%
    group_by(grp = gl(n(), 4, n())) %>%
    summarise(Value = max(Value))

【讨论】：

【解决方案3】：

这里是一个base R方法，使用矩阵乘法计算1个值的和，然后使用sign将大于1的值转换为0。

sign(rep(1, 4) %*% matrix(df$Value, 4))
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    0    1    1    0

请注意，这假定向量由 0 和 1 组成。如果有负数，它可能会失败。

【讨论】：