Использование lapply для определения того, в каком бине находится конкретное значение - PullRequest
Новая
       32

Использование lapply для определения того, в каком бине находится конкретное значение

0 голосов
/ 29 августа 2018

Набор данных это 

badData <- list(c(296,310), c(330,335), c(350,565))
df <- data.frame(wavelength = seq(300,360,5.008667),
                  reflectance = seq(-1,-61,-5.008667))
df    
   wavelength reflectance
   300.0000   -1.000000
   305.0087   -6.008667
   310.0173  -11.017334
   315.0260  -16.026001
   320.0347  -21.034668
   325.0433  -26.043335
   330.0520  -31.052002
   335.0607  -36.060669
   340.0693  -41.069336
   345.0780  -46.078003
   350.0867  -51.086670
   355.0953  -56.095337

Первоначальный вопрос заключался в том, чтобы определить, попал ли wavelength в какой-либо из диапазонов, указанных в badData Предлагаемое решение заключается в следующем https://stackoverflow.com/a/52070363/1012249

мой вопрос использует похожий синтаксис, как определить, в какой badData корзина попадает. Допустим, что badData были структурированы таким образом, и корзины не перекрываются. 

badData <- data.frame(bin=c('a','b','c'),start= c(296,330,350),end=c(310.01,335,565))

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 29 августа 2018

Вам не нужен цикл. Вы можете просто использовать cut: 

badData <- data.frame(bin=c('a','b','c'),start= c(296,330,350),end=c(310.01,335,565))
df <- data.frame(wavelength = seq(300,360,5.008667),
                 reflectance = seq(-1,-61,-5.008667))

df$bins <- cut(df$wavelength, t(badData[, c("start", "end")]), 
               labels = head(c(t(cbind(as.character(badData$bin), "good"))), -1))
#   wavelength reflectance bins
#1    300.0000   -1.000000    a
#2    305.0087   -6.008667    a
#3    310.0173  -11.017334 good
#4    315.0260  -16.026001 good
#5    320.0347  -21.034668 good
#6    325.0433  -26.043335 good
#7    330.0520  -31.052002    b
#8    335.0607  -36.060669 good
#9    340.0693  -41.069336 good
#10   345.0780  -46.078003 good
#11   350.0867  -51.086670    c
#12   355.0953  -56.095337    c

Вы не сказали, какая сторона интервалов должна быть открыта или закрыта, но это можно отрегулировать.

0 голосов
/ 29 августа 2018

Вот пример использования нечеткого соединения: 

library(fuzzyjoin)
df %>%
  fuzzy_left_join(badData, #join badData to df
                  by = c("wavelength" = "start", #variables to join by
                       "wavelength" = "end"),
                  match_fun=list(`>=`, `<=`)) #functions to use for each par of variables so "wavelength" >= "start" and "wavelength" <= "end" is the logic here
#output
   wavelength reflectance  bin start    end
1    300.0000   -1.000000    a   296 310.01
2    305.0087   -6.008667    a   296 310.01
3    310.0173  -11.017334 <NA>    NA     NA
4    315.0260  -16.026001 <NA>    NA     NA
5    320.0347  -21.034668 <NA>    NA     NA
6    325.0433  -26.043335 <NA>    NA     NA
7    330.0520  -31.052002    b   330 335.00
8    335.0607  -36.060669 <NA>    NA     NA
9    340.0693  -41.069336 <NA>    NA     NA
10   345.0780  -46.078003 <NA>    NA     NA
11   350.0867  -51.086670    c   350 565.00
12   355.0953  -56.095337    c   350 565.00
...