我正在嘗試瀏覽一個列并創建一個名為 status 的輔助列。狀態是基于時代條件的。如果時間> 250，則應為狀態分配“良好”，否則應將當前時間行求和（類似于 cumsum）到下面的行，直到 running_sum > 250。此時，當前行的狀態應更改為良好，一切重新開始。
我已經嘗試了下面的 for 回圈，但我無法讓它作業（例如，示例中的第 3 行狀態應該很好）。有人可以提供上述示例并解釋它是如何作業的嗎？謝謝你。
set.seed(1234)
test = data.frame(times = round(abs(rnorm(20,100,100)),0))
test
#> times
#> 1 21
#> 2 128
#> 3 208
#> 4 135
#> 5 143
#> 6 151
#> 7 43
#> 8 45
#> 9 44
#> 10 11
#> 11 52
#> 12 0
#> 13 22
#> 14 106
#> 15 196
#> 16 89
#> 17 49
#> 18 9
#> 19 16
#> 20 342
test$status <- 'bad'
running_sum <- 0
for (i in 1:length(test$times)) {
if (test$times[i] >= 250 | running_sum > 250) {
test$status[i] <- "good"
running_sum <- 0
} else {
running_sum <- running_sum test$times[i]
}
print(running_sum)
}
#> [1] 21
#> [1] 149
#> [1] 357
#> [1] 0
#> [1] 143
#> [1] 294
#> [1] 0
#> [1] 45
#> [1] 89
#> [1] 100
#> [1] 152
#> [1] 152
#> [1] 174
#> [1] 280
#> [1] 0
#> [1] 89
#> [1] 138
#> [1] 147
#> [1] 163
#> [1] 0
test
#> times status
#> 1 21 bad
#> 2 128 bad
#> 3 208 bad
#> 4 135 good
#> 5 143 bad
#> 6 151 bad
#> 7 43 good
#> 8 45 bad
#> 9 44 bad
#> 10 11 bad
#> 11 52 bad
#> 12 0 bad
#> 13 22 bad
#> 14 106 bad
#> 15 196 good
#> 16 89 bad
#> 17 49 bad
#> 18 9 bad
#> 19 16 bad
#> 20 342 good
uj5u.com熱心網友回復：
使用@MrFlick 的這個不錯的答案，
set.seed(1234)
test = data.frame(times = round(abs(rnorm(20,100,100)),0))
sum_reset_at <- function(thresh) {
function(x) {
accumulate(x, ~if_else(.x>=thresh, .y, .x .y))
}
}
library(tidyverse)
test %>% mutate(temp = ifelse(sum_reset_at(250)(times) < 250, "bad", "good"))
# times temp
# 1 21 bad
# 2 128 bad
# 3 208 good
# 4 135 bad
# 5 143 good
# 6 151 bad
# 7 43 bad
# 8 45 bad
# 9 44 good
# 10 11 bad
# 11 52 bad
# 12 0 bad
# 13 22 bad
# 14 106 bad
# 15 196 good
# 16 89 bad
# 17 49 bad
# 18 9 bad
# 19 16 bad
# 20 342 good
uj5u.com熱心網友回復：
您只需要更改回圈操作的順序：先遞增，然后測驗。
set.seed(1234)
test = data.frame(times = round(abs(rnorm(20,100,100)),0))
test$status <- 'bad'
running_sum <- 0
for (i in 1:length(test$times)) {
running_sum <- running_sum test$times[i]
print(running_sum)
if (test$times[i] >= 250 | running_sum > 250) {
test$status[i] <- "good"
running_sum <- 0
}
}
結果：
times status
1 21 bad
2 128 bad
3 208 good
4 135 bad
5 143 good
6 151 bad
7 43 bad
8 45 bad
9 44 good
10 11 bad
11 52 bad
12 0 bad
13 22 bad
14 106 bad
15 196 good
16 89 bad
17 49 bad
18 9 bad
19 16 bad
20 342 good
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