將列隨機數更改爲串行

在數據集中，有一個特定列作爲隨機值，以定期間隔重複。我想用下面解釋的值來代替它們。將列隨機數更改爲串行

Column_B具有隨機數據

Column_A Column_B 
    1.5  0 
    0.2  1 
    0.3  5 
    4.5  6 
    12.5  7 
    1.6  0 
    7.8  1 
    1.8  5 
    6.9  6 
    11.0  7

改造後Column_B應該有

Column_A Column_B 
    1.5  0 
    0.2  1 
    0.3  2 
    4.5  3 
    12.5  4 
    1.6  0 
    7.8  1 
    1.8  2 
    6.9  3 
    11.0  4

有一個更快的方法來做到這一點，而不是創建一個新列，然後用替換它Column_B？謝謝。

來源

2017-10-04 Chetan Arvind Patil

你提前模式是如何頻繁地重複知道嗎？ – dww

@dww - 是的。對於數據集，我每隔64（作爲一個例子，我在5之後顯示）。我沒有看到它至少改變了我的工作方式。 –

您可以使用回收利用重複序列填充色譜柱。例如，如果你想要的序列爲64長，然後重複，然後才能使用

DF$column_B <- 0:(64 - 1L)

更一般地，對於喜歡你的例子，其中的重複序列中的每個元素都是不同的模式，你可以找到多久序列，使用which，然後做同樣的事情

seq.length = which(dt$B == dt$B[1L])[2L] - 1L 
dt$B = 0:(seq.length - 1L)

來源

2017-10-04 17:34:42 dww

我們通過「Column_B」，其中的元素爲0（或有在未來元素減少），並得到roww的序列分配的累積和組它到'Column_B'

library(data.table) 
setDT(df1)[, Column_B := as.integer(seq_len(.N)-1), cumsum(Column_B==0)] 
df1 
# Column_A Column_B 
# 1:  1.5  0 
# 2:  0.2  1 
# 3:  0.3  2 
# 4:  4.5  3 
# 5:  12.5  4 
# 6:  1.6  0 
# 7:  7.8  1 
# 8:  1.8  2 
# 9:  6.9  3 
#10:  11.0  4

或者找到「Column_B」相鄰要素間的差異，得到基於這樣的累積和創造group_by變量

setDT(df1)[, Column_B := as.integer(seq_len(.N)-1), cumsum(c(TRUE, diff(Column_B)< 0))]

來源

2017-10-05 03:09:39 akrun

將列隨機數更改爲串行

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