Диагональная сумма с ограничениями в r

Question

Я хочу извлечь ячейки с двумя ограничениями.

сначала извлеките данные [i, j + @], если сумма (data [i, j + @]) <5, иначе извлеките данные [i + 1, j]. </p>

секунда, я хочу установить значение ограничения каждой строки равным 5, я хочу работать над следующей строкой, если сумма до второго столбца больше 10. Начальная строка можетначните с 5.

это будет легче понять с помощью рисунка ниже.

зеленая - это первая итерация работы, которую я хочу, а красная и желтая - вторая.и третья итерация соответственно.

результат, который я хочу получить, ниже.

X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9
5   1.847652137 1.593196753 1.038744382 2.392577214 1.929800297 2.00485602  1.365284847 2.071210757 0.961210097
10  1.844405755 1.796177057 1.000318509 2.236319316 1.993847864 2.06124419  1.334352788 2.136264508 1.187134575
15  1.840050479 1.917357779 1.017851743 2.212746581 2.092042634 1.94601942  1.320106097 2.029994348 1.214182727
20  1.909398459 1.737023355 0.998872288 2.199635485 2.112443388 1.945944311 1.264014072 2.101753344 1.221846304
25  1.835888833 1.500481202 0.977172242 2.252597257 1.9836639   1.981422844 1.312695726 2.059200235 1.186026763
30  1.864937958 1.702083702 0.824693691 2.34185367  2.005003283 2.042903214 1.329264708 2.093476876 1.200883904
35  1.860653591 1.797731242 0.950537406 2.245353372 1.994555492 1.825519322 1.355424824 2.156744119 1.175993981
40  1.884274248 1.635847889 1.169642735 2.269898328 1.975265537 1.553298242 1.615854357 2.05323242  1.098031592
45  1.886826057 1.811210946 1.061251733 2.280645314 1.988672647 1.557977089 1.66754175  2.044207552 1.0112728
50  1.831184163 1.894325674 0.840784273 2.271033072 1.939068714 1.637609662 1.661725542 2.014112901 0.921453048
55  1.814208298 1.506889498 0.882503502 2.2606704   1.867075707 1.606874174 1.70215241  2.082384915 0.94171228
60  1.840268898 1.540609758 0.984783168 2.245115137 1.845533017 1.584807408 1.635959069 2.064869319 0.950706804
65  1.83516395  1.373207762 0.822749722 2.241155251 1.900521615 1.564088673 1.604834287 2.041777787 0.954724586
70  1.815817966 1.844931506 1.019619889 2.33141441  1.86220601  1.551023075 1.601418379 2.002273876 0.957165881
75  1.853140166 7.098379135 1.182675991 2.322268357 1.813515351 1.615939602 1.696614356 2.035073751 0.958010381
80  1.798210945 2.222645814 0.969712319 2.240342429 1.913167003 1.668853612 1.697958527 2.093574065 0.957251029
85  1.800217051 6.402182459 0.860639426 2.246098499 1.907598223 1.682098292 1.745796169 2.121305706 0.954894171
90  1.803848201 1.837969653 1.102897318 2.129789813 2.043044807 1.735093642 1.666707881 2.129939238 0.950959419
95  1.773136099 1.81561362  1.063019374 2.101027448 2.068051192 1.741234984 1.560080567 2.035059171 0.945479261
100 1.726054688 2.336579799 1.191580262 2.171114687 2.000358256 1.941099801 1.344295317 2.148571187 0.938498408
105 1.732335377 1.525364359 0.997056804 2.22337609  1.992471357 1.947338911 1.29520691  2.118027771 0.924464116
110 1.712195122 2.147877272 1.236796081 2.19147367  1.98315409  1.971128342 1.406685721 2.150012062 0.894661016
115 1.850123948 1.655380701 1.182880578 2.193327785 1.89713277  1.98215189  1.291643391 2.11847296  1.056295377

------------------ что я хочудо ---------

    x1      x2      x3      x4      x5      x6      x7      x8      x9  
1   1.847652137 1.593196753 1.038744382 2.392577214 1.993847864 2.06124419 1.320106097  2.029994348 1.214182727

Answer 1

# read in data
dat <- structure(list(x1 = c(2, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1), 
                      x2 = c(2, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1), 
                      x3 = c(1.1, 1.1, 3, 1.1, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2), 
                      x4 = c(2.4, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6), 
                      x5 = c(2, 2.1, 2.2, 2.1, 2.1, 2.1, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2), 
                      x6 = c(2.1, 2.2, 2.2, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.4), 
                      x7 = c(1.4, 1.4, 1.4, 1.4, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5), 
                      x8 = c(2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3), 
                      x9 = c(1.3, 1.3, 1.3, 1.3, 1.3, 1.3, 1.3, 1.3, 1.3, 1.4, 1.4, 1.4)), 
                 .Names = c("x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6", "x7", "x8", "x9"), 
                 class = "data.frame", 
                 row.names=c("5","10","15","20","25","30","35","40","45","50","55","60"))
# number of desired result rows
iterate = 3
# empty matrix to fill
RESULT <- matrix(NA, nrow = iterate, ncol = ncol(dat))

Цикл действительно предназначен для проверки, достигли ли мы нашей цели, а затем отслеживания того, что уже было записано в РЕЗУЛЬТАТАХ для ограничений i * 5, но потому, что строка i будет начинаться с k (итерация) мы не хотим начинать делать 3 * 5 для первой проверки, поэтому мы делаем (i == k: n), чтобы вернуться к 1 * 5.

extract <- function(dat, iterate = 3, sum.increment = 5){
  dat <- as.matrix(dat)
  n <- nrow(dat)
  p <- ncol(dat)
  RESULT <- matrix(NA, nrow = iterate, ncol = p)
  for(k in 1:iterate){
    x <- 1  
    for(i in k:n){
      if(x == 1){
        hit <- which(cumsum(dat[i,]) > sum.increment)[1]
      } else {
        hit <- which(cumsum( # 
          c(RESULT[k,c(1:ifelse(hit>p,p,hit))], # keep track of previous values
            dat[i,-c(1:(x-1))]) # to cumulatively sum with new values
        ) > sum.increment * which(i == k:n))[1]
      }

      hit <- ifelse(is.na(hit) | hit > p, p, hit) # end of the matrix
      RESULT[k,c(x:hit)] <- unlist(dat[i,c(x:hit)])
      if(hit == p) break # if we're at the end of the cols, start the next iteration
      x <- hit + 1
    }
  }
  if(!is.null(colnames(dat))) colnames(RESULT) <- colnames(dat)
  return(RESULT)
}
extract(dat, iterate = 3, sum.increment = 5)

Результат здесь

RESULT
#      x1  x2  x3  x4  x5  x6  x7  x8  x9
#[1,] 2.0 2.0 1.1 2.5 2.1 2.2 1.4 2.2 1.3
#[2,] 2.1 2.1 1.1 2.5 2.2 2.2 1.4 2.2 1.3
#[3,] 2.1 2.1 3.0 2.5 2.1 2.3 1.5 2.2 1.3