R - 从系列中排除数字

Question

好吧，我有一系列数字。我期待排除小于-0.10的值。但是，如果在-0.10之后出现一个超过-0.10的数字，它将被忽略。

我至今试图通过rleid使用dplyr为任务分组，然后试图想出一个办法在我的第一个系列的数字使用row_number()所以，我可以选中以下first值的位置 - 0.10。一旦我知道row_number，任何其他值after第一个实例可以被忽略并从输出中排除。

我使用这个伪数据：

x <- c(0,0,-0.07347,-0.08351,-0.09091,-0.10624,-0.08087,-0.10677,-0.14588,-0.13901,-0.13689,0,0,0,-0.09091,0.10624,0.08087,0.10677,0,0) 
y <- c(0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0)   
df <- data.frame (x,y) 

# Remove leading 1 on x column 
df$z <- ifelse(df$x <0 | df$x >0, 1,0) 

# Exclude values (all less than -0.1) 
df$output <- ifelse(df$z == 1 & df$x > -0.1 ,1,0) 

期望的输出是当df$z == 1和对<-0.10 ... print 0的第一个实例，直到系列的结尾（不管下面的数字的值的）

此图显示此正确输出为绿色。

*编辑

解决方案： 处理多个运行超过-0.010

df %>% 
    group_by(rleid=rleid(z)) %>% 
    mutate(outcome=as.numeric(!row_number() > row_number(z==1 & x < -0.1))) %>% 
    mutate(outcome=replace(outcome,z == 1 & x < -0.1, 0)) %>% 
    mutate(outcome=replace(outcome,z == 0, 0)) %>% 
    ungroup() %>% select(-rleid) %>% data.frame() 

Answer 1

一种选择是使用嵌套的if语句。对于通常在输出中标记为1的每种情况，我们可以检查紧接在它之前的行中的x值是否为< -0.1。如果是，则我们的标签的输出作为0这种情况下，而不是1

该发现可以在dplyr包中的R中找到行先前值滞后功能：

require(dplyr) 

df %>% 
    mutate(output=ifelse(z==1 & x > -0.1,ifelse(lag(x) < -0.1,0,1),0)) 

输出：

  x y z output 
1 0.00000 0 0  0 
2 0.00000 1 0  0 
3 -0.07347 1 1  1 
4 -0.08351 1 1  1 
5 -0.09091 1 1  1 
6 -0.10624 1 1  0 
7 -0.08087 1 1  0 
8 -0.10677 1 1  0 
9 -0.14588 1 1  0 
10 -0.13901 1 1  0 
11 -0.13689 1 1  0 
12 0.00000 0 0  0 
13 0.00000 0 0  0 
14 0.00000 1 0  0 
15 -0.09091 1 1  1 
16 0.10624 1 1  1 
17 0.08087 1 1  1 
18 0.10677 1 1  1 
19 0.00000 0 0  0 
20 0.00000 0 0  0 

编辑：

处理多个的情况下，你可以ü SE这一点：

df %>% 
    group_by(rleid=rleid(z)) %>% 
    mutate(outcome=as.numeric(!row_number() > row_number(z==1 & x < -0.1))) %>% 
    mutate(outcome=replace(outcome,z == 1 & x < -0.1, 0)) %>% 
    mutate(outcome=replace(outcome,z == 0, 0)) %>% 
    ungroup() %>% select(-rleid) %>% data.frame() 

输出：

  x y z outcome 
1 0.00000 0 0  0 
2 0.00000 1 0  0 
3 -0.07347 1 1  1 
4 -0.08351 1 1  1 
5 -0.09091 1 1  1 
6 -0.10624 1 1  0 
7 -0.08087 1 1  0 
8 -0.05677 1 1  0 
9 -0.03588 1 1  0 
10 -0.02901 1 1  0 
11 -0.01689 1 1  0 
12 0.00000 0 0  0 
13 0.00000 0 0  0 
14 0.00000 1 0  0 
15 -0.09091 1 1  1 
16 0.10624 1 1  1 
17 0.08087 1 1  1 
18 0.10677 1 1  1 
19 0.00000 0 0  0 
20 0.00000 0 0  0