조건이 충족되기 전과 후에 데이터 프레임의 행을 선택하는 방법은 무엇입니까?

Question

나는 며칠 동안 웹을 검색하고 있으며 (아마 해결하기 쉬운) 내 문제에 대한 해결책을 찾을 수 없다.

나는 4 개의 변수가있는 거대한 데이터 프레임과 각각 백만 건 이상의 관찰을 가지고 있습니다. 이제 특정 조건이 충족 된 후 모든 행과 1000 행을 선택하고 나머지는 NA로 채 웁니다. for 루프와 if/ifelse로 시도했지만 지금까지는 작동하지 않습니다. 나는 그것이 큰 일이 아니어야한다고 생각하지만, 그 순간 나는 그걸 포기하지 않았다.

나는 사용하여 데이터를 생성 :

내 데이터는 다음과 같습니다

foo<-data.frame(t = 1:15, a = sample(1:15), b = c(1,1,1,1,1,4,4,4,4,1,1,1,1,1,1), c = sample(1:15)) 

:

ID t a b c 
1  1 4 1 7 
2  2 7 1 10 
3  3 10 1 6 
4  4 2 1 4 
5  5 13 1 9 
6  6 15 4 3 
7  7 8 4 15 
8  8 3 4 1 
9  9 9 4 2 
10 10 14 1 8 
11 11 5 1 11 
12 12 11 1 13 
13 13 12 1 5 
14 14 6 1 14 
15 15 1 1 12 

내가 원하는 것은 모든, 2 행하기 전에 (이 예에서는) a의 값을 선택하는 것입니다 b 값이 1보다 큰 행과 3 행을 포함하고 나머지는 NA로 채 웁니다. [이것은 단지 예일 뿐이므로이 15 개의 행 뒤에 b의 값이있는 행이 여러 번 있다고 상상할 수 있습니다. (게시하지 않았으므로 불필요한 질문을 스팸하지 않습니다. .

ID t a b c d 
1  1 4 1 7 NA 
2  2 7 1 10 NA 
3  3 10 1 6 NA 
4  4 2 1 4 2 
5  5 13 1 9 13 
6  6 15 4 3 15 
7  7 8 4 15 8 
8  8 3 4 1 3 
9  9 9 4 2 9 
10 10 14 1 8 14 
11 11 5 1 11 5 
12 12 11 1 13 11 
13 13 12 1 5 NA 
14 14 6 1 14 NA 
15 15 1 1 12 NA 

내가 어떤 도움을 감사 해요 : 데이터)] 그래서 내가 좋아하는 뭔가를 얻으려면.

감사합니다.

안부, 크리스 여기

Answer 1

는 시도이다.

는 dNA

foo$d <- NA 

가득 열 appr을 가진 요소를 교체를 만들 b > 1

z <- which(foo$b > 1) 

이 (z - 2) : (z + 3)

ind <- unique(unlist(lapply(z, function(x){ 
    g <- pmax(x - 2, 1) #if x - 2 is negative 
    g : (x + 3) 
}))) 

에 대한 인덱스를 얻을 조건을 만족하는 인덱스를 가져옵니다 여기 foo$a

foo$d[ind] <- foo$a[ind] 

Answer 2

와 opriate 인덱스는 missuse 같은 시도하지만, data.table로 : 여기

library(data.table) 
foo<-data.frame(t = 1:11, a = sample(1:11), b = c(1,1,1,4,4,4,4,1,1,1,1), c = sample(1:11)) 
DT <- setDT(foo) 
DT[ unique(c(DT[,.I[b>1] ],DT[,.I[b>1]+3 ],DT[,.I[b>1]-2 ])), d := a] 

    t a b c d 
1: 1 10 1 2 NA 
2: 2 6 1 10 6 
3: 3 5 1 7 5 
4: 4 11 4 4 11 
5: 5 4 4 9 4 
6: 6 8 4 5 8 
7: 7 2 4 8 2 
8: 8 3 1 3 3 
9: 9 7 1 6 7 
10: 10 9 1 1 9 
11: 11 1 1 11 NA 

unique(c(DT[,.I[b>1] ],DT[,.I[b>1]+3 ],DT[,.I[b>1]-2 ])) 

는 원하는 indixes에게 제공합니다의 고유 인덱스 조건에 맞는 선, 같은 지수 + 3과 -2.

Answer 3

library(dplyr) 
library(purrr) 

# example dataset 
foo<-data.frame(t = 1:15, 
       a = sample(1:15), 
       b = c(1,1,1,1,1,4,4,4,4,1,1,1,1,1,1), 
       c = sample(1:15)) 

# function to get indices of interest 
# for a given index x go 2 positions back and 3 forward 
# keep only positive indices 
GetIDsBeforeAfter = function(x) { 
    v = (x-2) : (x+3) 
    v[v > 0] 
} 


foo %>%      # from your dataset 
    filter(b > 1) %>%   # keep rows where b > 1 
    pull(t) %>%     # get the positions 
    map(GetIDsBeforeAfter) %>% # for each position apply the function 
    unlist() %>%     # unlist all sets indices 
    unique() -> ids_to_remain # keep unique ones and save them in a vector 

foo$d = foo$c     # copy column c as d 
foo$d[-ids_to_remain] = NA  # put NA to all positions not in our vector 

foo 

#  t a b c d 
# 1 1 5 1 8 NA 
# 2 2 6 1 14 NA 
# 3 3 4 1 10 NA 
# 4 4 1 1 7 7 
# 5 5 10 1 5 5 
# 6 6 8 4 9 9 
# 7 7 9 4 15 15 
# 8 8 3 4 6 6 
# 9 9 7 4 2 2 
# 10 10 12 1 3 3 
# 11 11 11 1 1 1 
# 12 12 15 1 4 4 
# 13 13 14 1 11 NA 
# 14 14 13 1 13 NA 
# 15 15 2 1 12 NA