根据条件 R 对前几行的值求和

Question

我正在尝试创建一个新列“sum_heat_on_prev_periods”，它将 a 的前几行的值相加不同的仅当条件基于第三满足不同的列。

为了说明 - 我在数据框 hh02 中有时间序列数据。每行是 30 分钟的时间段。每天最后一次关闭热量时 heat_final_off_algo3 == 1。我想创建一个新列，返回热量的总和在在最终关闭之前。我只想回顾 8 小时的总和，所以 16 行（每行 30 分钟）。加热的每个周期由 heat_on_prev == 1 指示。如果 heat_final_off_algo3==0，这是大多数行的情况，则不必进行求和，新列“sum_heat_on_prev_periods”将返回 NA。

我的数据集是 20K+ 行，但下面是一个包含必要列的示例：

hh02 <- data.frame(row=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
                 heat_final_off_algo3 = c(0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0),
                 avg_roomtemp = c(20,19,19,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5),
                 temp_prev=c(21,20,19,19,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6),
                 heat_on_prev = c(1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0))

#heat_final_off_algo3 is a binary column with either 1 or 0 values indicating yes (1) algo is true or (0) algo is false 
  
#avg_roomtemp is average room temperature

#temp_prev is the room temperature from the previous row - created using lag(avg_roomtemp,1) 

#heat_on_prev is a binary column with either 1 or 0 values indicating yes (1) the heat was on in the previous period or no (0) heat was not on in the previous period 

我想创建一个新列“sum_heat_on_prev_periods”添加前一个“heat_on_prev”值16行-但这仅适用于 heat_final_off_algo3 == 1 的情况，否则 (heat_final_off_algo3==0)，我希望“sum_heat_on_prev”列返回“NA”

本质上，“sum_heat_on_prev_periods”将是前 16 个加热时段中 30 分钟时段的总计数

结果/输出看起来像这样：

row	heat_final_off_algo3	avg_roomtemp	temp_prev	heat_on_prev	sum_heat_on_prev_periods
1	0	20	21	1	NA
2	0	19	20	1	NA
3	1	19	19	1	3
4	0	17	19	0	NA
5	0	16	17	0	NA
6	0	15	16	0	NA
7	0	14	15	0	NA
8	0	13	14	1	NA
9	0	12	13	0	NA
10	1	11	12	0	4
11	0	10	11	0	NA
12	0	9	10	0	NA
13	0	8	9	1	NA
14	0	7	8	0	NA
15	0	6	7	0	NA
16	0	5	6	0	NA

为此，我尝试编写函数

fxn <- function(x) { 
  if (heat_final_off_algo3==1){
    sum_heat_on_prev_periods <- (heat_on_prev) + (lag(heat_on_prev,1)) + (lag(heat_on_prev,2)) + (lag(heat_on_prev,3)) + (lag(heat_on_prev,4)) + (lag(heat_on_prev,5)) + (lag(heat_on_prev,6)) + (lag(heat_on_prev,7)) + (lag(heat_on_prev,8)) + (lag(heat_on_prev,9)) + (lag(heat_on_prev,10)) + (lag(heat_on_prev,11)) + (lag(heat_on_prev,12)) + (lag(heat_on_prev,13)) + (lag(heat_on_prev,14)) + (lag(heat_on_prev,15)) + (lag(heat_on_prev,16))
  }
} 

并尝试使用它来应用它

hh02$sum_heat_on_prev_periods <- plyr::ddply(hh02, c("heat_final_off_algo3", "heat_on_prev"), fxn)

我已经尝试了这个的几种变体 - 甚至使用 mutate_if 和 case_when，但上面的代码/方法是我得到的最接近代码运行的方法。但是，它仍然不起作用并返回错误“.fun(piece, ...) 中的错误：未找到对象 'heat_final_off_algo3'” - 可能是代码中的错位错误，而不是对象中的错误

预先感谢您对此的任何帮助！

Answer 1

假设“句点”是一行，我们可以使用 zoo::rollapply 来实现：

hh02 %>%
  mutate(
    newcol = if_else(
      heat_final_off_algo3 > 0,
      zoo::rollapplyr(heat_on_prev, 16, partial = TRUE, FUN = sum, na.rm = TRUE), 
      heat_on_prev[NA])
  )
#    row heat_final_off_algo3 avg_roomtemp temp_prev heat_on_prev sum_heat_on_prev_periods newcol
# 1    1                    0           20        21            1                       NA     NA
# 2    2                    0           19        20            1                       NA     NA
# 3    3                    1           19        19            1                        3      3
# 4    4                    0           17        19            0                       NA     NA
# 5    5                    0           16        17            0                       NA     NA
# 6    6                    0           15        16            0                       NA     NA
# 7    7                    0           14        15            0                       NA     NA
# 8    8                    0           13        14            1                       NA     NA
# 9    9                    0           12        13            0                       NA     NA
# 10  10                    1           11        12            0                        4      4
# 11  11                    0           10        11            0                       NA     NA
# 12  12                    0            9        10            0                       NA     NA
# 13  13                    0            8         9            1                       NA     NA
# 14  14                    0            7         8            0                       NA     NA
# 15  15                    0            6         7            0                       NA     NA
# 16  16                    0            5         6            0                       NA     NA

heat_on_prev[NA] 的使用是确保我们根据数据返回正确的 NA 类的一种方法。它在这里是整数，所以我们可以使用NA_integer_，但我更愿意保证类即使它（甚至不小心）转移到numeric。