data.frameに列を追加する
以下のdata.frameがあります。最初の一連のh_no 1,2,3,4はクラス1、2番目の一連のh_no（1から7）はクラス2になるように、列1（h_no）に従ってデータを分類する列を追加します。最後の列に示されているような、など。
h_no h_freq h_freqsq
1 0.09091 0.008264628 1
2 0.00000 0.000000000 1
3 0.04545 0.002065702 1
4 0.00000 0.000000000 1
1 0.13636 0.018594050 2
2 0.00000 0.000000000 2
3 0.00000 0.000000000 2
4 0.04545 0.002065702 2
5 0.31818 0.101238512 2
6 0.00000 0.000000000 2
7 0.50000 0.250000000 2
1 0.13636 0.018594050 3
2 0.09091 0.008264628 3
3 0.40909 0.167354628 3
4 0.04545 0.002065702 3
さまざまな手法を使用してデータに列を追加できます。以下の引用は、関連するヘルプテキスト[[.data.frameの「詳細」セクションから引用したものです。
データフレームはいくつかのモードでインデックスを付けることができます。
[および[[が単一のベクトルインデックス（x[i]またはx[[i]]）と共に使用されると、それらはリストのようにデータフレームをインデックス付けします。
my.dataframe["new.col"] <- a.vector
my.dataframe[["new.col"]] <- a.vector
$のdata.frameメソッドはxをリストとして扱います
my.dataframe$new.col <- a.vector
[および[[が2つのインデックス（x[i, j]およびx[[i, j]]）と共に使用されると、それらはマトリックスのインデックス付けのように動作します。
my.dataframe[ , "new.col"] <- a.vector
data.frameのメソッドでは、列と行のどちらを処理しているのかを指定しないと仮定するので、列を意味すると仮定します。
あなたの例では、これは動作するはずです。
# make some fake data
your.df <- data.frame(no = c(1:4, 1:7, 1:5), h_freq = runif(16), h_freqsq = runif(16))
# find where one appears and
from <- which(your.df$no == 1)
to <- c((from-1)[-1], nrow(your.df)) # up to which point the sequence runs
# generate a sequence (len) and based on its length, repeat a consecutive number len times
get.seq <- mapply(from, to, 1:length(from), FUN = function(x, y, z) {
len <- length(seq(from = x[1], to = y[1]))
return(rep(z, times = len))
})
# when we unlist, we get a vector
your.df$group <- unlist(get.seq)
# and append it to your original data.frame. since this is
# designating a group, it makes sense to make it a factor
your.df$group <- as.factor(your.df$group)
no h_freq h_freqsq group
1 1 0.40998238 0.06463876 1
2 2 0.98086928 0.33093795 1
3 3 0.28908651 0.74077119 1
4 4 0.10476768 0.56784786 1
5 1 0.75478995 0.60479945 2
6 2 0.26974011 0.95231761 2
7 3 0.53676266 0.74370154 2
8 4 0.99784066 0.37499294 2
9 5 0.89771767 0.83467805 2
10 6 0.05363139 0.32066178 2
11 7 0.71741529 0.84572717 2
12 1 0.10654430 0.32917711 3
13 2 0.41971959 0.87155514 3
14 3 0.32432646 0.65789294 3
15 4 0.77896780 0.27599187 3
16 5 0.06100008 0.55399326 3
簡単：あなたのデータフレームはAです
b <- A[,1]
b <- b==1
b <- cumsum(b)
それから列bを得ます。
私が質問を正しく理解したならば、あなたはh_noが増加しない時を検出してそして次にclassを増加したいです。 （私はこの問題をどのように解決したかを見ていきます。最後に自己完結型関数があります。）
ワーキング
今のところh_no列についてだけ気にするので、データフレームからそれを抽出することができます。
> h_no <- data$h_no
h_noが上がらないときを検出したいのですが、それは連続する要素間の差が負かゼロのどちらであるかを調べることで解決できます。 Rは diff 関数を提供します。
> d.h_no <- diff(h_no)
> d.h_no
[1] 1 1 1 -3 1 1 1 1 1 1 -6 1 1 1
それがわかったら、ポジティブでないものを見つけるのは簡単なことです。
> nonpos <- d.h_no <= 0
> nonpos
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
[13] FALSE FALSE
Rでは、TRUEとFALSEは基本的に1と0と同じなので、nonposの累積合計を求めると、（ほぼ）適切な箇所で1ずつ増加します。 cumsum 関数（これは基本的にdiffの反対です）でこれを行うことができます。
> cumsum(nonpos)
[1] 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
しかし、2つの問題があります。数が小さすぎるということです。そして、最初の要素がありません（最初のクラスには4つあります）。
最初の問題は単純に解決されました：1+cumsum(nonpos)。最初の要素は常にクラス1にあるため、2番目の要素はベクトルの先頭に1を追加するだけです。
> classes <- c(1, 1 + cumsum(nonpos))
> classes
[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3
これで、 cbind を使用してデータフレームに戻すことができます（class=構文を使用して、列にclassという見出しを付けることができます）。
> data_w_classes <- cbind(data, class=classes)
そしてdata_w_classesは結果を含みます。
最終結果
行をまとめて圧縮して、使いやすくするためにすべてを関数にまとめることができます。
classify <- function(data) {
cbind(data, class=c(1, 1 + cumsum(diff(data$h_no) <= 0)))
}
classが要因であることは理にかなっているためです。
classify <- function(data) {
cbind(data, class=factor(c(1, 1 + cumsum(diff(data$h_no) <= 0))))
}
どちらかの関数を使ってください。
> classified <- classify(data) # doesn't overwrite data
> data <- classify(data) # data now has the "class" column
（この問題を解決するこの方法は、一般的にRに推奨される明示的な反復を避け、多数の中間ベクトルやリストなどを生成しないため、優れています。また、1行で書くこともできます）
ローマの答えに加えて、このようなものはもっと簡単かもしれません。私は今Rにアクセスできないので、私はそれをテストしていないことに注意してください。
# Note that I use a global variable here
# normally not advisable, but I liked the
# use here to make the code shorter
index <<- 0
new_column = sapply(df$h_no, function(x) {
if(x == 1) index = index + 1
return(index)
})
この関数はn_hoの値を繰り返し処理し、常に現在の値が属するカテゴリを返します。 1の値が検出された場合は、グローバル変数indexを増やして続行します。
Data.frame[,'h_new_column'] <- as.integer(Data.frame[,'h_no'], breaks=c(1, 4, 7))
グループの数（x内のmapply）とその長さ（y内のmapply）の識別に基づくアプローチ
mytb<-read.table(text="h_no h_freq h_freqsq group
1 0.09091 0.008264628 1
2 0.00000 0.000000000 1
3 0.04545 0.002065702 1
4 0.00000 0.000000000 1
1 0.13636 0.018594050 2
2 0.00000 0.000000000 2
3 0.00000 0.000000000 2
4 0.04545 0.002065702 2
5 0.31818 0.101238512 2
6 0.00000 0.000000000 2
7 0.50000 0.250000000 2
1 0.13636 0.018594050 3
2 0.09091 0.008264628 3
3 0.40909 0.167354628 3
4 0.04545 0.002065702 3", header=T, stringsAsFactors=F)
mytb$group<-NULL
positionsof1s<-grep(1,mytb$h_no)
mytb$newgroup<-unlist(mapply(function(x,y)
rep(x,y), # repeat x number y times
x= 1:length(positionsof1s), # x is 1 to number of nth group = g1:g3
y= c( diff(positionsof1s), # y is number of repeats of groups g1 to penultimate (g2) = 4, 7
nrow(mytb)- # this line and the following gives number of repeat for last group (g3)
(positionsof1s[length(positionsof1s )]-1 ) # number of rows - position of penultimate group (g2)
) ) )
mytb
最初に空の列をdata.frameに追加してから、新しい列の条件を指定できます。
agtoexcel2$NONloan <- NA
agtoexcel2$NONloan[agtoexcel2$haveloan==2 & agtoexcel2$ifoloan==2 & agtoexcel2$both==0 ] <- 1
agtoexcel2$NONloan[agtoexcel2$haveloan==1 | agtoexcel2$ifoloan==1 | agtoexcel2$both==1 ] <- 0
Rでデータフレームに列を追加するには、 "cbind"を使用するのが最も簡単な方法だと思います。以下に例を示します。
myDf = data.frame(index=seq(1,10,1), Val=seq(1,10,1))
newCol= seq(2,20,2)
myDf = cbind(myDf,newCol)