Arrays R中的数组计算

我有下表：

        ID  Measure1  Measure2     XO      X1      x2      x3       x4     x5   Flag
Customer 1        30         2  item1   item1   item5   item2   item12  item4     1
Customer 1        30         2  item2   item1   item5   item2   NA       NA       3
Customer 1        30         2  item4   item2   item5   item2   item12  item4     5

其中标志是XO（atual）等于x1-x5（预测）中的一个并返回其位置的情况的指示器

我想执行的下一步是执行一种类型的正确点击的累积分布，由5个新列（flag1-flag5）指示，最终产品如下所示：

        ID  Measure1  Measure2  Flag1  Flag2  Flag3  Flag4  Flag5
Customer 1        30         2      1      1      2      2      3

在本例中，这意味着：

• 项目1预测为x1，因此flag1=1
• 在第二列x2中，我没有命中，因此flag2=1（仍有1次命中）
• 项目2预计为x3，因此flag3=2
• 在列x4中，我没有命中，因此flag4=2（仍有2次命中）
• 项目4预计为x5，因此flag5=3

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有什么想法吗

我们创建数据集的一个子集，即X1到x列（“df3”）。使“XO”和“df3”之间的长度相同后，比较以创建逻辑矩阵（“i1”），然后使用按“ID”分组的

rowsum

获得每列的

sum

，再次转换为逻辑（

！=0

），使用

apply

和

MARGIN=1

获得每行的

cumsum

，转置（

t

）和

cbind

，具有“df2”前3列的

唯一

元素

df3 <- df2[5:(ncol(df2)-1)]
i1 <- df2$XO[row(df3)]==df3
cbind(unique(df2[1:3]),
      t(apply(rowsum(+(i1), group=df2$ID)!=0, 1, cumsum)))
#          ID Measure1 Measure2 X1 x2 x3 x4 x
#1 Customer 1       30        2  1  1  2  2 3
#4 Customer 2       32        4  0  1  2  2 2

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df3您是否为每个项目都提供了唯一的度量值1和度量值2ID@akrun度量值1和度量值2对于同一ID下的每一行都是相同的，因此当聚合到ID级别时，一行将重新命名
df3 nope，它不会创建列flag1-flag5这是我作为输出得到的
x1x2x3x4x12 3
是否可以将NAs视为no命中？否则它将返回NA@ArKo21让我试试看NA@ArKo21你能检查一下
i1[is.na（i1）]i2吗
df2 <- structure(list(ID = c("Customer 1", "Customer 1", "Customer 1", 
"Customer 2", "Customer 2", "Customer 2"), Measure1 = c(30L, 
30L, 30L, 32L, 32L, 32L), Measure2 = c(2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L
), XO = c("item1", "item2", "item4", "item1", "item5", "item7"
), X1 = c("item1", "item1", "item1", "item5", "item1", "item1"
), x2 = c("item5", "item5", "item5", "item1", "item5", "item5"
), x3 = c("item2", "item2", "item2", "item2", "item2", "item7"
), x4 = c("item12", "item12", "item12", "item12", "item12", "item12"
), x = c("item4", "item4", "item4", "item4", "item4", "item4"
), Flag = c(1L, 3L, 5L, 2L, 2L, 3L)), .Names = c("ID", "Measure1", 
"Measure2", "XO", "X1", "x2", "x3", "x4", "x", "Flag"), class = "data.frame",
        row.names = c(NA, 
-6L))