总结号码由R中块

Question

我想通过块来概括数字：

下面是一个示例数据

data=matrix(c(0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,0,1,0,0,1.2,2.3,1.3,1.5,2.5,2.1,2.3,1.2), 
      ncol=3,dimnames=list(c(),c("low","high","time"))) 

    low high time 
[1,] 0 1 1.2 
[2,] 0 1 2.3 
[3,] 0 1 1.3 
[4,] 1 0 1.5 
[5,] 1 0 2.5 
[6,] 0 1 2.1 
[7,] 1 0 2.3 
[8,] 1 0 1.2 

我想获得

 n sum 
[1,] 3 4.8 
[2,] 2 4 
[3,] 1 2.1 
[4,] 2 3.5 

，而无需使用任何包。如何与R做到这一点？

或者，如果我能得到

 n/low n/high sum 
[1,] 0  3 4.8 
[2,] 2  0 4 
[3,] 0  1 2.1 
[4,] 2  0 3.5 

Answer 1

不知道为什么在包装上的约束。他们可以使这更容易。我们可以使用前两列的唯一组合创建索引。然后与索引进行汇总以进行分组。添加一行最多设置名称和数据帧结构：

ind <- with(rle(do.call(paste, df1[1:2])), rep(1:length(values), lengths)) 
a <- aggregate(df1$time, list(ind), function(x) c(length(x), sum(x)))[-1] 
setNames(do.call(data.frame, a), c("n", "sum")) 

    n sum 
1 3 4.8 
2 2 4.0 
3 1 2.1 
4 2 3.5 

为了说明从data.table是多么简单的帮助：

library(data.table) 
setDT(df1)[, .(.N, sum(time)), by=rleid(low, high)] 

更新

对于后续问题，请参阅评论中的@bgoldst回答。

Answer 2

一个类似的选项，也使用聚合;

aggregate(cbind(n=1,sum=df$time), 
      by=list(c(0, cumsum(abs(diff(df$low))))), 
      FUN=sum)[-1] 

Answer 3

我已经解决了这个问题，我认为这有点复杂，但它的工作原理。

那么，我已经使用循环生成每列。

1）我算

data<-data.frame(data) 
ind1<-vector(mode="numeric", length=0) 
ind1[1]<-1 
for(i in c(2:8)) 
    ind[i]<-ifelse(data[i,1:2]==data[i-1,1:2],ind1[i-1],ind1[i-1]+1) 

然后我就产生与循环也和每一个变化。

ind<-c(1.2,0,0,0) 
k<-1 

for(i in c(2:8)){ 
    if(data[i,1:2]==data[i-1,1:2]){ 
    ind2[k]<-ind2[k]+data[i,3] 
    }else{ 
     k<-k+1 
     ind2[k]<-ind2[k]+data[i,3] 
}} 


    result<-cbind(data.frame(table(ind1))$Freq,ind2) 

但是我收到了一些警告，但我认为这不是问题。

Answer 4

我也发现了类似的选择：

aggregate(df,list(c(0,cumsum(abs(diff(df$low))))),sum)[-1] 

对我来说是更直接的了解。