Маркировка немонотонно увеличивающихся данных - PullRequest
Новая
       30

Маркировка немонотонно увеличивающихся данных

0 голосов
/ 13 февраля 2019

Уважаемые коллеги! У меня есть фрейм данных, содержащий значения для кумулятивного датчика, который иногда становится равным 0 из-за проблем с качеством данных.

Мне известно, что вы можете проверить, соответствуют ли значения монотонно возрастающему условию, какследует: 

all(test[, 2] >= cummax(test[, 2]))

Я пытался получить маркер, с которым он не работает. 

which(all(test[, 2] >= cummax(test[, 2])))

Затем я пытался использовать пакет MonoInc но я получаю следующую ошибку: 

mono.flag(test, x.col=3, y.col=4, direction = 'inc', min=0, max(test$snsr_val))
Error: Positive column indexes in `[` must match number of columns:
* `.data` has 8 columns
* Position 1 equals 55237
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace

с обратной трассировкой: 

> rlang::last_trace()
    x
 1. \-MonoInc::mono.flag(...)
 2.   +-base::cbind(data[, id.col], data[, x.col], data[, y.col])
 3.   +-data[, id.col]
 4.   \-tibble:::`[.tbl_df`(data, , id.col)
 5.     \-tibble:::check_names_df(j, x)
 6.       \-tibble:::check_names_df_numeric(j, x)
>

Кто-нибудь еще знает, как выполнить ту же задачу, используя другой метод?

BR / E

...