Укажите количество последовательных значений

У меня есть почасовая ценность. Я хочу подсчитать, сколько последовательных часов это значение было нулевым с тех пор, как последний раз он не был равен нулю. Это простая работа для электронной таблицы или цикла, но я надеюсь на быстрый векторный однострочный набор для выполнения задачи.

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)

Требуемый вывод:

R> df
   x zcount
1  1      0
2  0      1
3  1      0
4  0      1
5  0      2
6  0      3
7  1      0
8  1      0
9  0      1
10 0      2

Ответ 1

Здесь способ, основанный на Joshua rle: (EDITED использовать seq_len и lapply в соответствии с предложением Marek)

> (!x) * unlist(lapply(rle(x)$lengths, seq_len))
 [1] 0 1 0 1 2 3 0 0 1 2

UPDATE. Просто для ударов, вот еще один способ сделать это, примерно в 5 раз быстрее:

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)
}

Попробуйте пример:

> 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

Теперь сравните время на миллионном векторе:

> 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

Мораль истории: однострочники лучше и понятнее, но не всегда самые быстрые!

Ответ 2

Уильям Данлэп на R-help - это место, где можно искать все, что связано с длинами прогона. Его f7 из этот пост

f7 <- function(x){ tmp<-cumsum(x);tmp-cummax((!x)*tmp)}

и в текущей ситуации f7(!x). С точки зрения производительности есть

> 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

Ответ 3

rle будет "подсчитывать, сколько последовательных часов это значение было нулевым, поскольку последний раз это был не ноль", но не в формате вашего "желаемого выхода".

Обратите внимание на длины для элементов, где соответствующие значения равны нулю:

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

Ответ 4

Однострочный, не совсем супер элегантный:

x <- c(1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0) 

 unlist(lapply(split(x, c(0, cumsum(abs(diff(!x == 0))))), function(x) (x[1] == 0) * seq(length(x))))