如何使用函数来分析所有小标题中的所有行，将我的数据放在小标题列表中？

MarcBP 发表于 Dev

马克

我有一个包含 106 个小标题的列表，每个小标题包含两列（日期、温度），其中包含数千个值。

我尝试创建一个函数，该函数允许我通过 tibble 获取四次温度低于 8.0 的行的索引。

我遇到的问题是我的代码只执行每个小节的第一行。

在这里你可以看到代码：

pos_r = 0;
temp =0; 
posx = vector();
for (i in seq_along(data_sensor)){
  if (temp < 4){
    pos_r = pos_r + 1;
  if (data_sensor[[i]]$Temperature < 8.0){
       temp=temp+1;
} else if (temp == 4){
   posx[i] = pos_r;
   i = i+1;
}
}
}



> [1] NA NA NA NA NA NA  5  6 NA  7  8 NA NA  9 NA NA NA 10 11 NA 12 13 14 NA 15 16 17 18 19 NA
 [31] 20 21 22 NA 23 24 25 26 27 NA 28 NA 29 30 NA 31 32 33 34 NA 35 36 37 38 NA 39 40 41 42 43
 [61] 44 NA 45 NA 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 NA NA NA 59 60 61 NA 62 63 NA 64 65 66
 [91] NA 67 NA NA 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79

我怎样才能处理列表中每一个 tibble 的所有行？

艾皮10

这是一种选择：在下面的代码中，我们使用逻辑测试来查找四天温度低于 8 的行的索引。然后我们使用map在列表中的每个数据框上实现这个方法。

library(tidyverse)

# Generate a list of 5 data frames to work with
set.seed(33)
dl = replicate(5, tibble(date=seq(as.Date("2021-01-01"), as.Date("2021-02-01"), by="1 day"),
                         temperature = 10 + cumsum(rnorm(length(date), 0, 3))),
               simplify=FALSE)

# Index of row of fourth day with temperataure lower than 8
# Run this on the first data frame in the list
min(which(cumsum(dl[[1]][["temperature"]] < 8) == 4))
#> [1] 8

# Run the method on each data frame in the list
# Note that infinity is returned if no data row meets the condition
idx8 = dl %>% 
  map_dbl(~ min(which(cumsum(.x[["temperature"]] < 8) == 4)))

idx8
#> [1]   8  29 Inf   7   6

以下是列表中第一个数据框的各个步骤：

# Logical vector returning TRUE when temperature is less than 8
dl[[1]][["temperature"]] < 8
#>  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
#> [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#> [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

# Cumulative number of days where temperature was less than 8
cumsum(dl[[1]][["temperature"]] < 8) 
#>  [1] 0 0 0 0 1 2 3 4 4 5 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

# Index of rows for which the cumulative number of days where 
#  temperature was less than 8 is equal to 4
which(cumsum(dl[[1]][["temperature"]] < 8) == 4)
#> [1] 8 9

# We want the index of the first row that meets the condition
min(which(cumsum(dl[[1]][["temperature"]] < 8) == 4))
#> [1] 8

从每个数据框中获取指定的行，如果没有满足条件的行，则获取缺失值。将结果作为数据帧返回：

list(dl, idx8) %>% 
  pmap_dfr(~ { 
    if(is.infinite(.y)) {
      tibble(date=NA, temperature=NA)
    } else {
      .x %>% 
        slice(.y) %>% 
        mutate(row.index=.y) %>% 
        relocate(row.index)
    }
  },
  .id="data.frame")
#> # A tibble: 5 × 4
#>   data.frame row.index date       temperature
#>   <chr>          <dbl> <date>           <dbl>
#> 1 1                  8 2021-01-08       7.12 
#> 2 2                 29 2021-01-29      -0.731
#> 3 3                 NA NA              NA    
#> 4 4                  7 2021-01-07       6.29 
#> 5 5                  6 2021-01-06       4.58

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