删除某些行之前的观察值
删除某些行之前的观察值
提问于 2020-02-07 18:34:54
我有一个数据框，我想要计算除+-两个观察值之前/之后的所有时间段的变量value的平均值(我不关心是否缺少val)。计算应按国家/地区进行(尽管在下面的示例中我只有一个国家/地区)。示例：
country <- rep("AT",10)
value <- seq(1,10,1)
crisis <- c(0,0,0,NA,0,1,0,NA,0,0)
df <- data.frame(country, value, crisis)
df
mean(df$value[df$crisis == 0], na.rm=TRUE)
# expected result
exp_mean <- (1+2+3+9+10)/5
exp_mean
edit:我希望得到一个一般的情况，在这种情况下，我们考虑数据集中其他可能的1，例如，如果我们
crisis[10] = 1结果应为(3+9)/2
为了不考虑第一次危机之后的时期，但实际上在第二次危机中经历了一次危机。有什么想法吗？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2020-02-07 19:07:10
另一个基础R解决方案，使用outer + c + unique来过滤出行，即，
r <- mean(na.omit(df[-unique(c(outer(which(df$crisis==1),-2:2,"+"))),"value"]))这样的话
> r
[1] 5Stack Overflow用户
发布于 2020-02-07 18:41:02
我们可以编写一个函数，它排除crisis = 1之后的+- 2观测值的变量。
custom_mean <- function(c, v) {
inds <- which(c == 1)
mean(v[-unique(c(sapply(inds, `+`, -2:2)))], na.rm = TRUE)
}假设一个国家/地区可能存在多个crisis = 1情况，则使用sapply。
然后，我们可以将此函数应用于每个country。
library(dplyr)
df %>% group_by(country) %>% summarise(exp_mean = custom_mean(crisis, value))
# A tibble: 1 x 2
# country exp_mean
# <fct> <dbl>
#1 AT 5Stack Overflow用户
发布于 2020-02-07 18:48:05
只要'crisis == 1‘只有一个值，并且在'crisis == 1’行的前后始终有两行，这种使用base R的解决方案就有效。
country <- rep("AT",10)
value <- seq(1,10,1)
crisis <- c(0,0,0,NA,0,1,0,NA,0,0)
df <- data.frame(country, value, crisis)
df
df[(which(df$crisis == 1) - 2):(which(df$crisis == 1) + 2), ]此解决方案不适用于此数据的：
country <- rep("AT",11)
value <- seq(1,11,1)
crisis <- c(0,0,0,NA,0,1,0,NA,0,0,1)
df2 <- data.frame(country, value, crisis)
df2[(which(df2$crisis == 1) - 2):(which(df2$crisis == 1) + 2), ]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60111690
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