R-如果前x行与每一行相比具有相等或更小的值，则标识该行

此外，我现在必须检查前面的x行是否具有递减（或保持不变）值

我很难获得我期望的行为，即m1->m2，m2->m3，m3->m4的差异在m4中返回真/假。我想我的方向是正确的，我想可能是

过滤器上的延迟是问题所在，但我无法使
修改的checkfun
在处理内部\外部
rev
s、
diff
和
NA
的顺序以及
rep
语句后按预期工作

民间能否建议一个
amendedcheckfun
，其作用与
checkfun
相同，但行方向相反

library("plyr")
df<-data.frame(ID=1,Month=1:15,Bal=seq(from=500, to=220, by=-20))
df$Bal[6] <- 505
df$Bal[11] <- 505

origcheckfun <- function(x,n) {
  rev(filter(rev(c(diff(x) <= 0,NA)),rep(1,pmin(n,length(x)),sides=1))) == n  }

amendedcheckfun <- function(x,n) {
  rev(filter(c(diff(x) <= 0,NA),rep(1,pmin(n,length(x)),sides=1))) == n }

ddply(df,.(ID),transform,diff=c(diff(Bal) ,NA),check=checkfun(Bal,3), 
  check2=amendedcheckfun(Bal,3))

理想输出

   ID Month Bal diff test
1   1     1 500  -20    NA
2   1     2 480  -20    NA
3   1     3 460  -20    NA
4   1     4 440  -20  TRUE
5   1     5 420   85  TRUE
6   1     6 505 -125 FALSE
7   1     7 380  -20 FALSE
8   1     8 360  -20 FALSE
9   1     9 340  -20  TRUE
10  1    10 320  185  TRUE
11  1    11 505 -225 FALSE
12  1    12 280  -20 FALSE
13  1    13 260  -20 FALSE
14  1    14 240  -20  TRUE
15  1    15 220   NA  TRUE

这里有一个函数，它应该做您想要做的事情

amendedcheckfun <- function(x, n){
    c(rep(NA, n-1), sapply(n:length(x), function(i, x, n) {all(diff(x[(i-n+1):i]) <= 0)}, x=x, n=n))
}

ddply(df, .(ID), transform, diff = c(diff(Bal), NA), check2 = amendedcheckfun(Bal, 4))

由于每个ID的观察次数不同，而且sapply不能很好地扩展超过70k的记录，所以我一直在尝试，直到从package zoo中找到rollapply函数

速度仍然不惊人，但：

newcheckfun<- function(x,n) {rollapply(x,n,min,fill = NA,partial=1,align="right")}

df<-ddply(df,.(ID),transform
          ,diffs=c(0,diff(Bal)<=0)
          ,movcheck=newcheckfun(c(0,diff(Bal)<=0),3))

newcheckfun为什么不简单地使用
checkfun
以相反的顺序输入（例如，
checkfun（rev（Bal），3）
）？这主意不错，但会返回所有错误值。也许我误解了<代码>ddply（df，.（ID），transform，diff=c（diff（Bal），NA），check=checkfun（Bal，3），check2=amendedcheckfun（Bal，3），check3=checkfun（rev（Bal），3））
我很可能误解了你在找什么。这能满足你的需求吗：c（代表（NA，2），头部（或头部）（df$Bal，3），-2））。结果与你期望的不符，但取决于支票，这对我来说很奇怪。检查的第一、第六和第十一个值不应该是真的吗？我添加了一个“理想”输出，这可能会让每个人都更清楚。在您的描述中，您提到过渡m1->m2，m2->m3，m3->m4应该在m4中返回真/假。从理想输出的前2个值来看，如果没有足够的数据，那么返回的值应该是NA。那么，为什么理想输出的第三个值是真的而不是NA？
ID Month Bal diff check2
1   1     1 500  -20     NA
2   1     2 480  -20     NA
3   1     3 460  -20     NA
4   1     4 440  -20   TRUE
5   1     5 420   85   TRUE
6   1     6 505 -125  FALSE
7   1     7 380  -20  FALSE
8   1     8 360  -20  FALSE
9   1     9 340  -20   TRUE
10  1    10 320  185   TRUE
11  1    11 505 -225  FALSE
12  1    12 280  -20  FALSE
13  1    13 260  -20  FALSE
14  1    14 240  -20   TRUE
15  1    15 220   NA   TRUE

newcheckfun<- function(x,n) {rollapply(x,n,min,fill = NA,partial=1,align="right")}

df<-ddply(df,.(ID),transform
          ,diffs=c(0,diff(Bal)<=0)
          ,movcheck=newcheckfun(c(0,diff(Bal)<=0),3))