如何跨组实现功能并保存唯一输出

Question

这是我的功能：

adjusted <- c()
Adjustment <- function(delta, length) {
adjusted <<- vector_1 + delta*(index <= length)
head(adjusted)
}

这是我想要实现的一个硬编码示例：

adjusted <- c()
Adjustment <- function(delta, length, group = 1) {
adjusted <<- vector_1[1:100] + delta*(index <= length)
head(adjusted)
}

我想实现一个参数或循环，它在输入的组参数值的vector_1的相应范围内执行计算。例如，如果我改为输入group = 2，则该函数将如下所示：

adjusted <- c()
Adjustment <- function(delta, length, group = 2) {
adjusted <<- vector_1[101:200] + delta*(index <= length)
head(adjusted)
}

实际问题：

我怎么做到这一点？

我发现dplyr包可能对此有用，但我没有成功实现它。

任何见解都将非常感谢！

Answer 1

要获得附加图像中显示的结果，最简单的解决方案是获取每个区域的最小值并从区域中的所有条目中减去该值，然后添加1：

minimalValues <- tapply(yourData$index_value, yourData$region, min)
index_value2 <- yourData$index_value - minimalValues[yourData$region] + 1

如果你想使这个“模块化”你可以定义一个像这样的函数

resetDate <- function(regn, yourData) {
    vals <- yourData$index_value[yourData$region == regn]
    yourData$index_value[yourData$region == regn] <- vals - min(vals) + 1
}

Answer 2

我不确定delta index或length在这里是什么，所以我做了一些假设。此外，由于您没有提供任何虚拟数据，我已经做了一些。

library(tidyverse)

# dummy data
dts <- rep(1:100,100)
region <- as.factor(rep(1:100, each = 100))
vec1 <- 1:10000
df <- as.data.frame(cbind(dts, region, vec1))

adjusted <- c()

Adjustment <- function(df, index, delta, length, selectRegion= 2) {
  subDf <- df %>%
    filter(region == selectRegion)
  adjusted <<- subDf$vec1 + delta*(index <= length)
  head(adjusted)
}

Adjustment(df, index = 2, delta = 2, length = 2, selectRegion = 4)


## run function for all levels of selectRegion
res <- lapply(levels(region), Adjustment, df = df, index = 2, delta = 2, length = 2)

## add names to list elements
names(res) <- paste0("adjustment_", 1:length(res))

res

$adjustment_1
[1] 3 4 5 6 7 8

$adjustment_2
[1] 103 104 105 106 107 108

$adjustment_3
[1] 203 204 205 206 207 208

$adjustment_4
[1] 303 304 305 306 307 308

$adjustment_5
[1] 403 404 405 406 407 408

 Output keeps going to the 100th region.