在特定值的連續運行中創建計數器我有小時價值。我想計算自上一次非零以來該值連續多少小時。對于電子表格或循環來說，這是一項簡單的工作，但我希望有一個快速的矢量化單行程來完成任務。x <- c(1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0)df <- data.frame(x, zcount = NA)df$zcount[1] <- ifelse(df$x[1] == 0, 1, 0)for(i in 2:nrow(df)) df$zcount[i] <- ifelse(df$x[i] == 0, df$zcount[i - 1] + 1, 0)期望的輸出：R> df x zcount1 1 02 0 13 1 04 0 15 0 26 0 37 1 08 1 09 0 110 0 2
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森欄
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這里有一個方法，建立在約書亞的rle方法：（編輯以使用seq_len和lapply按馬立克的建議）
> (!x) * unlist(lapply(rle(x)$lengths, seq_len))
[1] 0 1 0 1 2 3 0 0 1 2
更新。只是為了踢，這是另一種方法，大約快5倍：
cumul_zeros <- function(x) {
x <- !x
rl <- rle(x)
len <- rl$lengths
v <- rl$values
cumLen <- cumsum(len)
z <- x
# replace the 0 at the end of each zero-block in z by the
# negative of the length of the preceding 1-block....
iDrops <- c(0, diff(v)) < 0
z[ cumLen[ iDrops ] ] <- -len[ c(iDrops[-1],FALSE) ]
# ... to ensure that the cumsum below does the right thing.
# We zap the cumsum with x so only the cumsums for the 1-blocks survive:
x*cumsum(z)
}
試試一個例子：
> cumul_zeros(c(1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1))
[1] 0 0 0 1 2 3 4 5 0 0 0 1 2 0 0
現在比較百萬長度向量的時間：
> x <- sample(0:1, 1000000,T)
> system.time( z <- cumul_zeros(x))
user system elapsed
0.15 0.00 0.14
> system.time( z <- (!x) * unlist( lapply( rle(x)$lengths, seq_len)))
user system elapsed
0.75 0.00 0.75
故事的道德：單行更好，更容易理解，但并不總是最快！
千萬里不及你
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William Dunlap關于R-help的帖子是尋找與跑步長度相關的所有事情的地方。他在這篇文章中的f7 是
f7 <- function(x){ tmp<-cumsum(x);tmp-cummax((!x)*tmp)}在目前的情況下f7(!x)。在性能方面有
> x <- sample(0:1, 1000000, TRUE)> system.time(res7 <- f7(!x)) user system elapsed 0.076 0.000 0.077 > system.time(res0 <- cumul_zeros(x)) user system elapsed 0.345 0.003 0.349 > identical(res7, res0)[1] TRUE
慕蓋茨4494581
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rle 將“計算自上一次非零以來該值連續多少小時”，但不是“所需輸出”的格式。
請注意相應值為零的元素的長度：
rle(x)
# Run Length Encoding
# lengths: int [1:6] 1 1 1 3 2 2
# values : num [1:6] 1 0 1 0 1 0
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