我在兩列中有一個 TRUE/FALSE 陳述句串列。我想確定測驗是否在失敗之前通過，測驗是否在通過之前失敗，或者兩者都不通過。我也在嘗試為每種情況創建一個輸出。

因此，例如，如果測驗在失敗之前通過

   Pass  Fail
1  TRUE FALSE
2 FALSE FALSE
3 FALSE FALSE

我希望輸出說明發生了哪個事件，然后說明它發生的行號，因此對于上面的示例，輸出看起來像這樣

Pass 1

另一個失敗的測驗示例

   Pass  Fail
1 FALSE FALSE
2 FALSE  TRUE
3  TRUE FALSE

預期的輸出看起來像

Fail 2

然后是沒有通過或失敗的情況

   Pass  Fail
1 FALSE FALSE
2 FALSE FALSE
3 FALSE FALSE

并且預期的輸出將是

None 0

正如我之前提到的，我想找出首先發生的事件。

通過資料集

structure(list(Pass = c(TRUE, FALSE, FALSE), Fail = c(FALSE, 
FALSE, FALSE)), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

失敗資料集

structure(list(Pass = c(FALSE, FALSE, TRUE), Fail = c(FALSE, 
TRUE, FALSE)), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

無資料集

structure(list(Pass = c(FALSE, FALSE, FALSE), Fail = c(FALSE, 
FALSE, FALSE)), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

uj5u.com熱心網友回復：

當只有一個值感興趣時，與場景相關的一種選擇可能是：

fun <- function(data) {
    ind <- sapply(data, function(x) match(TRUE, x))
    
    if(all(is.na(ind))) {
        setNames(0, "None")
    } else {
        ind[which.min(ind)]
    }
}

第一個資料集的結果：

Pass 
   1 

第二：

Fail 
   2

第三：

None 
   0

如果輸出應該是一個資料幀，那么它可以調整為：

fun <- function(data) {
    ind <- sapply(data, function(x) match(TRUE, x))
    
    if(all(is.na(ind))) {
        stack(setNames(0, "None"))
    } else {
        stack(ind[which.min(ind)])
    }
}

  values  ind
1      2 Fail

uj5u.com熱心網友回復：

一個簡單的base解決方案：

解決方案

find_result <- function(data) {
  # Make a vector naming the first occurrence of each result.
  firsts <- c("Pass" = which(data$Pass)[1], "Fail" = which(data$Fail)[1])
  
  # If there are no occurrences, default to "None".
  if(all(is.na(firsts)))
    data.frame(Result = "None", Row = 0)

  # Otherwise locate and name the earliest of the two occurrences.
  else {
    which <- which.min(firsts)
    
    data.frame(Result = names(firsts)[which], Row = unname(firsts)[which])
  }
}

結果

鑒于您在此處復制的示例資料

pass_df <- structure(
  list(
    Pass = c(TRUE, FALSE, FALSE),
    Fail = c(FALSE, FALSE, FALSE)
  ),
  row.names = c(NA, 3L),
  class = "data.frame"
)

fail_df <- structure(
  list(
    Pass = c(FALSE, FALSE, TRUE),
    Fail = c(FALSE, TRUE, FALSE)
  ),
  row.names = c(NA, 3L),
  class = "data.frame"
)

none_df <- structure(
  list(
    Pass = c(FALSE, FALSE, FALSE),
    Fail = c(FALSE, FALSE, FALSE)
  ),
  row.names = c(NA, 3L),
  class = "data.frame"
)

該find_result()函式應產生以下結果：

#> find_result(pass_df)
  Result Row
1   Pass   1

#> find_result(fail_df)
  Result Row
1   Fail   2

#> find_result(none_df)
  Result Row
1   None   0

uj5u.com熱心網友回復：

這是一種使用方法dplyr::cumany：

PF <- function(data){

  mymin <- function(x) ifelse(!all(is.na(x)), min(x, na.rm=T), NA)
  
  npass <- sum(cumany(data$Pass))
  firstPass <- mymin(which(data$Pass == T))
  nfail <- sum(cumany(data$Fail))
  firstFail <- mymin(which(data$Fail == T))
  
  if(npass > nfail) c(result = "pass", which = firstPass) else 
    if (npass < nfail) c(result = "fail", which = firstFail) else 
      c(result = "none", which = 0)
}

PF(pass)
result  which 
"pass"    "1"

PF(fail)
result  which 
"fail"    "2" 

PF(none)
result  which 
"none"    "0"

uj5u.com熱心網友回復：

我會通過首先找到輸入中任何列所在的第一行來解決此問題TRUE。然后找到該TRUE行上的列。更聰明的版本使用加權和來準確確定連續發生的事件：

find_event <- function(x) {
  # Encode event combination on each row as a binary integer
  codes <- rowSums(2^(col(x) - 1) * x)
  
  # Find first row with any events
  row <- head(which(codes > 0), 1)
  
  # Decode the event combination on that row
  cols <- which(intToBits(codes[row]) > 0)
  events <- colnames(x)[cols]
  
  if (length(events) == 0) {
    data.frame(event = "None", row = 0L)
  } else {
    data.frame(event = events, row = row)
  }
}

對原始示例資料的測驗：

pass <- data.frame(
  Pass = c(TRUE, FALSE, FALSE),
  Fail = c(FALSE, FALSE, FALSE)
)

find_event(pass)
#>   event row
#> 1  Pass   1

fail <- data.frame(
  Pass = c(FALSE, FALSE, TRUE),
  Fail = c(FALSE, TRUE, FALSE)
)

find_event(fail)
#>   event row
#> 1  Fail   2

none <- data.frame(
  Pass = c(FALSE, FALSE, FALSE),
  Fail = c(FALSE, FALSE, FALSE)
)

find_event(none)
#>   event row
#> 1  None   0

還有一些更奇特的資料：

pass_fail <- data.frame(
  Pass = c(FALSE, TRUE, TRUE),
  Fail = c(FALSE, TRUE, FALSE)
)

find_event(pass_fail)
#>   event row
#> 1  Pass   2
#> 2  Fail   2

indeterminate <- data.frame(
  Pass = c(FALSE, FALSE, TRUE),
  Fail = c(FALSE, FALSE, TRUE),
  Indeterminate = c(TRUE, FALSE, FALSE)
)

find_event(indeterminate)
#>           event row
#> 1 Indeterminate   1

標籤：

上一篇：相關矩陣的空值導致word檔案編織表出現問題

下一篇：修復ggplot中的圖例