벡터의 각 요소가 속한 데이터 프레임의 간격 행을 찾으십시오.

Question

숫자 요소의 벡터와 간격의 시작점과 끝점을 정의하는 두 개의 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 데이터 프레임의 각 행은 하나의 간격입니다. 벡터의 각 요소가 속하는 간격을 찾고 싶습니다. 그것을 할 수

elements <- c(0.1, 0.2, 0.5, 0.9, 1.1, 1.9, 2.1) 

intervals <- structure(list(phase = c("a", "b", "c"), 
          start = c(0, 1, 2), 
          end = c(0.5, 1.9, 2.5)), 
         .Names = c("phase", "start", "end"), 
         row.names = c(NA, -3L), 
         class = "data.frame") 

여기 한 가지 방법 :

library(intrval) 
    phases_for_elements <- 
    map(elements, ~.x %[]% data.frame(intervals[, c('start', 'end')])) %>% 
     map(., ~unlist(intervals[.x, 'phase'])) 

여기 년대 tidyverse에 반대하는 사람들을위한

# Find which interval that each element of the vector belongs in 

    library(tidyverse) 
    elements <- c(0.1, 0.2, 0.5, 0.9, 1.1, 1.9, 2.1) 

    intervals <- frame_data(~phase, ~start, ~end, 
           "a",  0,  0.5, 
           "b",  1,  1.9, 
           "c",  2,  2.5) 

같은 예제 데이터 : 다음

몇 가지 예를 들어 데이터의 출력 :

[[1]] 
    phase 
     "a" 

    [[2]] 
    phase 
     "a" 

    [[3]] 
    phase 
     "a" 

    [[4]] 
    character(0) 

    [[5]] 
    phase 
     "b" 

    [[6]] 
    phase 
     "b" 

    [[7]] 
    phase 
     "c" 

하지만 적은 타이핑으로 더 간단한 방법을 찾고 있습니다. 관련 질문에서 findInterval을 본 적이 있지만이 상황에서 어떻게 사용할 수 있는지 잘 모르겠습니다.

Answer 1

data.table (v> = 1.9.8)의 새로운 "비공식"조인을 사용할 수 있습니다. 구문이 마음에 들지는 않을지 모르지만 매우 효율적인 솔루션이어야합니다.

또한이 함수는 여기에 해당하지 않지만이 함수는 간격에 연속성을 가정하므로이 함수를 사용하는 간단한 해결책이있을 것입니다. on 연산자로 지정된 상태로 intervals 및 elements 조인 상기 코드에 관해서는

library(data.table) #v1.10.0 
setDT(intervals)[data.table(elements), on = .(start <= elements, end >= elements)] 
# phase start end 
# 1:  a 0.1 0.1 
# 2:  a 0.2 0.2 
# 3:  a 0.5 0.5 
# 4: NA 0.9 0.9 
# 5:  b 1.1 1.1 
# 6:  b 1.9 1.9 
# 7:  c 2.1 2.1 

, I는 별다른 설명이 발견. 그것은 거의 그것입니다.

그 중 하나가 integer 경우는 처음 numeric로 변환해야하므로 start, end 및 elements이 같은 유형의 모든해야한다,하지만 여기에 특정주의가있다.

Answer 2

cut이 여기에서 유용 할 수 있습니다. @ thelatemail의 cut 솔루션에서 영감을

out <- cut(elements, t(intervals[c("start","end")])) 
levels(out)[c(FALSE,TRUE)] <- NA 
intervals$phase[out] 
#[1] "a" "a" "a" NA "b" "b" "c" 

Answer 3

, 여전히 여기에 입력이 많이 필요 findInterval를 사용하여 하나입니다cut 및 findInterval가 왼쪽으로 오픈 한 간격

out <- findInterval(elements, t(intervals[c("start","end")]), left.open = TRUE) 
out[!(out %% 2)] <- NA 
intervals$phase[out %/% 2L + 1L] 
#[1] "a" "a" "a" NA "b" "b" "c" 

주의 할. 따라서 cut과 findInterval을 사용하는 솔루션은 intrval을 사용하는 Ben의 것과 같고 data.table을 사용하는 David의 비 등식 합계와 foverlaps을 사용하는 다른 솔루션과 동일한 이 아닌입니다.

Answer 4

비동기 조인에 대한 David Arenburg의 언급은 이것이 일반적인 종류의 문제를 이해하는 데 매우 도움이되었습니다 (감사합니다!). 이제는 not implemented for dplyr임을 알 수 있습니다. this answer 덕분에 동일한 이디엄에서이 작업을 수행 할 수있는 fuzzyjoin 패키지가 있음을 알 수 있습니다.하지만 위의 내 map 솔루션보다 간결하게 (내보기에는 더 읽기 쉽지만) 간결하게 답변 한 편지함에 cut 답변을 표시하지 않습니다.

상기 제 예컨대

상기 fuzzyjoin 용액 것이 제공

library(fuzzyjoin) 
library(tidyverse) 

fuzzy_left_join(data.frame(elements), intervals, 
       by = c("elements" = "start", "elements" = "end"), 
       match_fun = list(`>=`, `<=`)) %>% 
    distinct() 

:

여기

elements phase start end 
1  0.1  a  0 0.5 
2  0.2  a  0 0.5 
3  0.5  a  0 0.5 
4  0.9 <NA> NA NA 
5  1.1  b  1 1.9 
6  1.9  b  1 1.9 
7  2.1  c  2 2.5 

Answer 5

은 (어긋나는)로부터 foverlaps를 사용하는 "원 라이너"의 일종 그러나 다윗의 비 동등 가입 data.table 패키지는 여전히 더 간결 : 들어

library(data.table) #v1.10.0 
foverlaps(data.table(start = elements, end = elements), 
      setDT(intervals, key = c("start", "end"))) 
# phase start end i.start i.end 
#1:  a  0 0.5  0.1 0.1 
#2:  a  0 0.5  0.2 0.2 
#3:  a  0 0.5  0.5 0.5 
#4: NA NA NA  0.9 0.9 
#5:  b  1 1.9  1.1 1.1 
#6:  b  1 1.9  1.9 1.9 
#7:  c  2 2.5  2.1 2.1 

Answer 6

library(tidyverse) 
elements <- c(0.1, 0.2, 0.5, 0.9, 1.1, 1.9, 2.1) 

intervalsDF <- 
    frame_data( ~phase, ~start, ~end, 
       "a",  0,  0.5, 
       "b",  1,  1.9, 
       "c",  2,  2.5 
) 

library(intervals) 
library(rlist) 

interval_overlap(
    Intervals(intervalsDF %>% select(-phase) %>% as.matrix, closed = c(TRUE, TRUE)), 
    Intervals(data_frame(start = elements, end = elements), closed = c(TRUE, TRUE)) 
) %>% 
    list.map(data_frame(interval_index = .i, element_index = .)) %>% 
    do.call(what = bind_rows) 

# A tibble: 6 × 2 
# interval_index element_index 
#   <int>   <int> 
#1    1    1 
#2    1    2 
#3    1    3 
#4    2    5 
#5    2    6 
#6    3    7 

Answer 7

그냥 lapply 작품 : 완료 술, 여기에 intervals 패키지를 사용하는 또 다른 방법입니다,

l <- lapply(elements, function(x){ 
    intervals$phase[x >= intervals$start & x <= intervals$end] 
}) 

str(l) 
## List of 7 
## $ : chr "a" 
## $ : chr "a" 
## $ : chr "a" 
## $ : chr(0) 
## $ : chr "b" 
## $ : chr "b" 
## $ : chr "c" 

또는 purrr의를

elements %>% 
    map(~intervals$phase[.x >= intervals$start & .x <= intervals$end]) %>% 
    # Clean up a bit. Shorter, but less readable: map_chr(~.x[1] %||% NA) 
    map_chr(~ifelse(length(.x) == 0, NA, .x)) 
## [1] "a" "a" "a" NA "b" "b" "c"