如何跨组实现功能并保存唯一输出

Question

这是我的功能：

adjusted <- c()
Adjustment <- function(delta, length) {
adjusted <<- vector_1 + delta*(index <= length)
head(adjusted)
}

这是我想要实现的硬编码示例：

adjusted <- c()
Adjustment <- function(delta, length, group = 1) {
adjusted <<- vector_1[1:100] + delta*(index <= length)
head(adjusted)
}

我想实现一个参数或循环，对输入的组参数值在 vector_1 的相应范围内执行计算。例如，如果我改为输入 group =2，则函数将如下所示：

adjusted <- c()
Adjustment <- function(delta, length, group = 2) {
adjusted <<- vector_1[101:200] + delta*(index <= length)
head(adjusted)
}

实际问题：

我将如何实现这一目标？

我发现 dplyr 包可能对此有用，但我没有成功实施它。

任何见解将不胜感激！

Answer 1

要获得附图中显示的结果，最简单的解决方案是获取每个区域的最小值并从该区域中的所有条目中减去该最小值，然后加 1：

minimalValues <- tapply(yourData$index_value, yourData$region, min)
index_value2 <- yourData$index_value - minimalValues[yourData$region] + 1

如果你想让这个“模块化”，你可以定义一个类似的函数

resetDate <- function(regn, yourData) {
    vals <- yourData$index_value[yourData$region == regn]
    yourData$index_value[yourData$region == regn] <- vals - min(vals) + 1
}

Answer 2

我不确定delta index 或length 在这里是什么，所以我做了一些假设。 另外，由于您没有提供任何虚拟数据，我已经编造了一些。

library(tidyverse)

# dummy data
dts <- rep(1:100,100)
region <- as.factor(rep(1:100, each = 100))
vec1 <- 1:10000
df <- as.data.frame(cbind(dts, region, vec1))

adjusted <- c()

Adjustment <- function(df, index, delta, length, selectRegion= 2) {
  subDf <- df %>%
    filter(region == selectRegion)
  adjusted <<- subDf$vec1 + delta*(index <= length)
  head(adjusted)
}

Adjustment(df, index = 2, delta = 2, length = 2, selectRegion = 4)


## run function for all levels of selectRegion
res <- lapply(levels(region), Adjustment, df = df, index = 2, delta = 2, length = 2)

## add names to list elements
names(res) <- paste0("adjustment_", 1:length(res))

res

$adjustment_1
[1] 3 4 5 6 7 8

$adjustment_2
[1] 103 104 105 106 107 108

$adjustment_3
[1] 203 204 205 206 207 208

$adjustment_4
[1] 303 304 305 306 307 308

$adjustment_5
[1] 403 404 405 406 407 408

 Output keeps going to the 100th region.