数据表中后续或先前值的滚动计算

如何解决数据表中后续或先前值的滚动计算

我有一个数据表DT，其中有3列Zeit，Spuer和Eingriff。

DT <- data.table(Zeit = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),Spuer = c(45,45,32,25,30,44,34,42,44),Eingriff = c(0,1,0))

我想找出Eingriff == 1是否为Spuer < 30的下三个值之一。如果为TRUE，则Eingriff == 1否则为Eingriff == 0。对于我的真实数据，我检查Spuer中接下来的20个或更多的值是否小于30，因此诸如lead（Spuer，1），lead（Spuer，2）等解决方案不是一个好的解决方案。 / p>

我已经尝试使用frollapply和shift实现解决方案，但无法使其正常工作。

最终结果应如下所示：

res <- data.table(Zeit = c(1,0))

解决方法

这是使用sapply的一种选择：

我们首先找出索引Eingriff == 1，其中每个索引检查any中的值window是否小于30。

library(data.table)

window <- 3
inds <- which(DT$Eingriff == 1)

DT[inds,Eingriff := as.integer(sapply(inds,function(x) 
                              any(DT$Spuer[x:(x+window - 1)] < 30)))]

DT
#   Zeit Spuer Eingriff
#1:    1    45        0
#2:    2    45        0
#3:    3    32        1
#4:    4    25        0
#5:    5    30        0
#6:    6    44        0
#7:    7    34        0
#8:    8    42        0
#9:    9    44        0

,

这是使用非等额联接的另一种选择：

k <- 3L
DT[,c("start","end") := .(.I,.I + k)]
DT[Eingriff==1L,Eingriff :=
    DT[.SD,on=.(start>start,start<=end),by=.EACHI,+any(x.Spuer < 30)]$V1
]

输出：

   Zeit Spuer Eingriff start end
1:    1    45        0     1   4
2:    2    45        0     2   5
3:    3    32        1     3   6
4:    4    25        0     4   7
5:    5    30        0     5   8
6:    6    44        0     6   9
7:    7    34        0     7  10
8:    8    42        0     8  11
9:    9    44        0     9  12