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Question

这可能是一个愚蠢的问题，但是我是一个初学者，在其他任何地方都找不到答案。

鉴于下面示例中的列，R有一种方法可以自动识别1和0的簇，这样我就可以轻松计算总数（在这种情况下，三个1和3的簇）的是0秒）？

谢谢。

> my_column = matrix(c(1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0))
> my_column
      [,1]
 [1,]    1
 [2,]    1
 [3,]    1
 [4,]    1
 [5,]    1
 [6,]    0
 [7,]    0
 [8,]    0
 [9,]    0
[10,]    1
[11,]    1
[12,]    1
[13,]    0
[14,]    0
[15,]    0
[16,]    0
[17,]    0
[18,]    1
[19,]    1
[20,]    1
[21,]    1
[22,]    1
[23,]    1
[24,]    0
[25,]    0
[26,]    0

Answer 1

我们可以使用rle和table：

table(rle(my_column[,1])$values)

输出：

0 1 
3 3

Answer 2

您可以尝试为每行分配组。一种简单的方法是找到变更点。为此，只需计算条目i和i + 1之间的差并取绝对值即可。之后，您只需要使用cumsum函数为每个组创建一个ID：

my_column = matrix(c(1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0))
new_column <- abs(c(0, my_column[-length(my_column)] - my_column[-1]))
groups <- cumsum(new_column)

my_mat <- cbind(original = my_column, new_column = new_column, group = groups)
> my_mat
        new_column  group
 [1,] 1          0      0
 [2,] 1          0      0
 [3,] 1          0      0
 [4,] 1          0      0
 [5,] 1          0      0
 [6,] 0          1      1
 [7,] 0          0      1
 [8,] 0          0      1
 [9,] 0          0      1
[10,] 1          1      2
[11,] 1          0      2
[12,] 1          0      2
[13,] 0          1      3
[14,] 0          0      3
[15,] 0          0      3
[16,] 0          0      3
[17,] 0          0      3
[18,] 1          1      4
[19,] 1          0      4
[20,] 1          0      4
[21,] 1          0      4
[22,] 1          0      4
[23,] 1          0      4
[24,] 0          1      5
[25,] 0          0      5
[26,] 0          0      5

现在您拥有了所需的一切。

编辑：

要计算组数，您可以执行以下操作：

library(dplyr)
my_df <- data.frame(original = my_column, new_column = new_column, group = groups)

my_df %>% group_by(original) %>% summarise(n_groups = n_distinct(group))

# A tibble: 2 x 2
  original n_groups
     <dbl>    <int>
1        0        3
2        1        3

Answer 3

您可以像这样计算任何列的0和1

Count_0 <- sum(my_column[,1] == 0)
Count_1 <- sum(my_column[,1] == 1)

或在整个数据框中使用apply

标识1和0列中具有相同值的聚类

3 个答案:

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