[R data.table count行達到

，直到價值，我想在data.table返回一個新列，顯示有多少行，直至達到比（的溫度）的電流值以下。[R data.table count行達到

library(data.table) 
set.seed(123) 
DT <- data.table(Temp = runif(10,0,20))

這是我想它看起來：

set.seed(123) 
DT <- data.table(
     Temp = runif(10,0,20), 
     Day_Below_Temp = c("5","1","3","2","1","NA","3","1","1","NA") 
)

來源

2015-11-24 user3740289

這裏有一個dplyr方法：

library(dplyr) 
set.seed(123) 
dt <- data.frame(Temp = runif(10,0,20)) 
dt %>% mutate(Day_Below_Temp = 
       sapply(1:length(Temp), function(x) min(which(.$Temp[x:length(.$Temp)] < .$Temp[x]))-1)) 

     Temp Day_Below_Temp 
1 5.751550    5 
2 15.766103    1 
3 8.179538    3 
4 17.660348    2 
5 18.809346    1 
6 0.911130   Inf 
7 10.562110    3 
8 17.848381    1 
9 11.028700    1 
10 9.132295   Inf

來源

2015-11-24 22:51:30 jeremycg

確定這是偉大的@jeremycg，並確保我的理解是正確的，如果我想查什麼排的溫度值就比其它列下（附加列）值如何改變這種方法？謝謝 – user3740289

沒問題。你可以把'。$ Temp [x：length（。$ Temp）]'改成'。$ additionalcolumn [x：length（。$ Temp）]''。 – jeremycg

不幸的是，這個（和我自己刪除的答案）似乎和一個潮溼的一週一樣緩慢。即使在100K的情況下，這也要花上一分鐘的時間。我認爲必須通過一些聯接或棘手的方法來解決這個問題。阿倫，你在哪裏？ – thelatemail

這做工作 - 不是非常快，雖然

DT[, rowN := .I] 

DT[, Day_Below_Temp := which(DT$Temp[rowN:nrow(DT)] < Temp)[1] - 1, 
    by = rowN 
    ][, rowN := NULL]

來源

2015-11-25 16:59:48

使用新實現的n

require(data.table) # v1.9.7+ 
DT[, row := .I] # add row numbers 
DT[DT, x.row-i.row, on = .(row > row, Temp < Temp), mult="first"] 
# [1] 5 1 3 2 1 NA 3 1 1 NA

行號是必要的，因爲我們需要找到指數比當前指數較低，因此需要是：上相等當前開發版本加入，這可以用簡單的方式完成如下條件在加入。我們執行在DT（內）一個自連接，即，對於每一行，基於提供給on參數條件下，我們發現在DT（外）第一匹配行索引。然後我們減去行索引以獲得當前行的位置。 x.row指外DT和i.row到內DT索引。

要獲得devel的版本，請參閱安裝說明here。

在1E5行：

set.seed(123) 
DT <- data.table(Temp = runif(1e5L, 0L, 20L)) 

DT[, row := .I] 
system.time({ 
    ans = DT[DT, x.row-i.row, on = .(row > row, Temp < Temp), mult="first", verbose=TRUE] 
}) 
# Non-equi join operators detected ... 
# forder took ... 0.001 secs 
# Generating non-equi group ids ... done in 0.452 secs 
# Recomputing forder with non-equi ids ... done in 0.001 secs 
# Found 623 non-equi group(s) ... 
# Starting bmerge ...done in 8.118 secs 
# Detected that j uses these columns: x.row,i.row 
# user system elapsed 
# 8.492 0.038 8.577 

head(ans) 
# [1] 5 1 3 2 1 12 
tail(ans) 
# [1] 2 1 1 2 1 NA

來源

2016-07-19 23:59:37 Arun

[R data.table count行達到

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