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r - 在二进制列 r 中寻找模式

问题描述

我需要找到并计算在 3 个或更多连续零之后出现 1 的 ID。

这是我所拥有的一个例子：

#  ID   Jan  Feb Mar  Apr May Jun Jul Aug Sept Oct
#   1   0    0   0    1   0   0   1   1    1    0
#   2   0    0   0    0   0   0   1   0    0    0
#   3   0    0   0    0   0   0   0   0    0    1
#   4   1    0   0    1   0   1   0   1    0    1
#   5   0    0   1    0   0   1   1   0    0    1

c1<- c("ID","Jan","Feb", "Mar","Apr", "May","Jun", "Jul", "Aug", "Sept", "Oct")
c2<-  c(1,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0)
c3<- c(2,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0)
c4<- c(3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)
c5<- c(4,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1)
c6<- c(5,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1)
BD<-data.frame(rbind(c2,c3,c4,c5,c6))
colnames(BD)<-c1

我期望的结果是这样的：

#  ID   Jan  Feb Mar  Apr May Jun Jul Aug Sept Oct
#   1   0    0   0    1   0   0   1   1    1    0
#   2   0    0   0    0   0   0   1   0    0    1
#   3   0    0   0    0   0   0   0   0    0    1

有人知道该怎么做吗？谢谢！

标签： rdataframerstudiobinary-data

解决方案

如果您采用rowid(rleid(x))向量x，您将获得每个“运行”的步数，每个元素是*。您可以检查它是否 >= 3 且元素为 0。如果前一个元素（对于移位输出）为真且元素为 1，则返回 TRUE。然后检查any该行中的元素是否为 TRUE。

library(data.table)

rows <- 
  apply(BD, 1, function(r) any(shift(rowid(rleid(r)) >= 3 & r == 0) & r == 1))

BD[rows,]
#    ID Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sept Oct
# c2  1   0   0   0   1   0   0   1   1    1   0
# c3  2   0   0   0   0   0   0   1   0    0   0
# c4  3   0   0   0   0   0   0   0   0    0   1

* 这是特定行的示例（第一行）

rbind(
  rowid_rleid = rowid(rleid(unlist(BD[1,]))),
  original = unlist(BD[1,]))

#             ID Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sept Oct
# rowid_rleid  1   1   2   3   1   1   2   1   2    3   1
# original     1   0   0   0   1   0   0   1   1    1   0

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