在R中的向量中查找连续值

如果我有这样一个向量：

dat <- c(1,2,3,4,5,19,20,21,56,80,81,92)

---

只需将

split

与

diff

结合使用即可：

> split(dat, cumsum(c(1, diff(dat) != 1)))
$`1`
[1] 1 2 3 4 5

$`2`
[1] 19 20 21

$`3`
[1] 56

$`4`
[1] 80 81

$`5`
[1] 92

---

这并不完全符合您的要求，但“R.utils”软件包有两个相关的有趣功能：

library(R.utils)
seqToIntervals(dat)
#      from to
# [1,]    1  5
# [2,]   19 21
# [3,]   56 56
# [4,]   80 81
# [5,]   92 92
seqToHumanReadable(dat)
# [1] "1-5, 19-21, 56, 80-81, 92"

我认为这是正确的。这里是一个tidyverse，它将向量放入一个tibble（数据帧）中

库（tidyverse）
#图书馆（dplyr）
#图书馆（tidyr）
df%
tibble（dat=）
#使用lag（）
df%>%
分组依据（seq_id=cumsum（dat！=lag（dat）+1 | is.na（dat！=lag（dat）+1））%>%
nest（）
#使用diff（）
df%>%
分组依据（seq_id=cumsum（c（1，diff（dat））！=1））%>%
nest（）

---

当然，您不需要将结果组嵌套到列表列中，而是可以执行某种摘要操作。

不，这个问题以前已经讨论过很多次了。……哦，那么它是重复的吗？请将其标记为重复的，然后链接到现有的组。毫无疑问，我只是毫无例外地厌恶偶像化……；）

library(R.utils)
seqToIntervals(dat)
#      from to
# [1,]    1  5
# [2,]   19 21
# [3,]   56 56
# [4,]   80 81
# [5,]   92 92
seqToHumanReadable(dat)
# [1] "1-5, 19-21, 56, 80-81, 92"

library(tidyverse)
# library(dplyr)
# library(tidyr)

df <- c(1,2,3,4,5,19,20,21,56,80,81,92) %>%
  tibble(dat = .)

# using lag()
df %>%
  group_by(seq_id = cumsum(dat != lag(dat) + 1 | is.na(dat != lag(dat) + 1)) %>%
  nest()

# using diff()
df %>%
  group_by(seq_id = cumsum(c(1, diff(dat)) != 1)) %>%
  nest()