R 选择差值等于预定值的向量中的数对
我有一个数字向量，我想从中选择相隔2个单位的对。如果向量R 选择差值等于预定值的向量中的数对,r,vector,R,Vector,我有一个数字向量，我想从中选择相隔2个单位的对。如果向量p定义如下： p<-c(2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47) 我尝试在向量中至少选择这些数字，但没有成功 j<-NULL for(i in seq(p)) if (p[i+1]-p[i]==2) j<-c(j,i,i+1) jHi如果期望的结果是数据帧，则尝试此操作 p<-c(2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47) a&l
pp<-c(2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47)
j<-NULL
for(i in seq(p)) if (p[i+1]-p[i]==2) j<-c(j,i,i+1)
jHi如果期望的结果是数据帧，则尝试此操作
p<-c(2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47)
a<-which(p-lag(p)==2)
b<-a-1
df<-data.frame(pair1=p[b],
pair2=p[a])
pHi如果所需结果是数据帧，则尝试此操作
p<-c(2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47)
a<-which(p-lag(p)==2)
b<-a-1
df<-data.frame(pair1=p[b],
pair2=p[a])
p有比这更好的方法，但是这里有一个关于expand.grid
的想法
df <- expand.grid(p, p)
unname(apply(df[df[,1]-df[,2] == -2,], 1,paste, collapse = ','))
#[1] "3,5" "5,7" "11,13" "17,19" "29,31" "41,43"
有一种比这更好的方法，但这里有一个关于expand.grid
的想法
df <- expand.grid(p, p)
unname(apply(df[df[,1]-df[,2] == -2,], 1,paste, collapse = ','))
#[1] "3,5" "5,7" "11,13" "17,19" "29,31" "41,43"
您可以使用dplyr
执行此操作，它将在数据帧中返回对：
> library(dplyr)
> data.frame(p) %>% mutate(lagp = lag(p)) %>% filter(p - lagp == 2)
p lagp
1 5 3
2 7 5
3 13 11
4 19 17
5 31 29
6 43 41
您可以使用dplyr
执行此操作，它将在数据帧中返回对：
> library(dplyr)
> data.frame(p) %>% mutate(lagp = lag(p)) %>% filter(p - lagp == 2)
p lagp
1 5 3
2 7 5
3 13 11
4 19 17
5 31 29
6 43 41
以下是我使用基本R函数的解决方案：
dif=which(abs(diff(p))==2)
sapply(dif, function(x) c(p[x],p[x+1]))
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,] 3 5 11 17 29 41
# [2,] 5 7 13 19 31 43
通过将2
更改为任何其他值，可以获得向量元素与之分离的任何所需单位的结果
abs
用于处理向量元素未排序的情况
基准（小规模）
以下是我使用基本R函数的解决方案：
dif=which(abs(diff(p))==2)
sapply(dif, function(x) c(p[x],p[x+1]))
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,] 3 5 11 17 29 41
# [2,] 5 7 13 19 31 43
通过将2
更改为任何其他值，可以获得向量元素与之分离的任何所需单位的结果
abs
用于处理向量元素未排序的情况
基准（小规模）
下面是另一个使用数据的表
library(data.table)
setDT(list(p=p))[, p1 := shift(p)][p-p1 ==2]
# p p1
#1: 5 3
#2: 7 5
#3: 13 11
#4: 19 17
#5: 31 29
#6: 43 41
如果未对向量
p进行排序，在执行操作之前对其进行排序
setDT(list(p=p))[order(p)][, p1 := shift(p)][p-p1==2]
使现代化
使用@RHertel提供的新向量
p <- c(2, 3, 4, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47)
unique(CJ(p=p, p1=p)[abs(p-p1)==2][.(p=pmin(p,p1), p1=pmax(p, p1))])
# p p1
#1: 2 4
#2: 3 5
#3: 5 7
#4: 11 13
#5: 17 19
#6: 29 31
#7: 41 43
p这里是另一个使用数据的表
library(data.table)
setDT(list(p=p))[, p1 := shift(p)][p-p1 ==2]
# p p1
#1: 5 3
#2: 7 5
#3: 13 11
#4: 19 17
#5: 31 29
#6: 43 41
如果未对向量
p进行排序，在执行操作之前对其进行排序
setDT(list(p=p))[order(p)][, p1 := shift(p)][p-p1==2]
使现代化
使用@RHertel提供的新向量
p <- c(2, 3, 4, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47)
unique(CJ(p=p, p1=p)[abs(p-p1)==2][.(p=pmin(p,p1), p1=pmax(p, p1))])
# p p1
#1: 2 4
#2: 3 5
#3: 5 7
#4: 11 13
#5: 17 19
#6: 29 31
#7: 41 43
p有点老套，但这里有另一种方法
d2_mat <- which(as.matrix(dist(p))==2, arr.ind=TRUE)
unique(t(apply(cbind(p[d2_mat[,1]],p[d2_mat[,2]]),1,sort)))
# [,1] [,2]
#[1,] 3 5
#[2,] 5 7
#[3,] 11 13
#[4,] 17 19
#[5,] 29 31
#[6,] 41 43
在最后一行中，您也可以使用paste（）
，而不是cbind（）
，具体取决于所需的输出：
paste(p[idx[,1]], p[idx[,2]], sep=",")
#[1] "3,5" "5,7" "11,13" "17,19" "29,31" "41,43"
下面的变体比我以前的建议更简单，可能（快得多）
m2 <- t(combn(sort(p),2))
m2[abs(m2[,1] - m2[,2]) == 2,]
m2有点老套，但这里有另一种方法
d2_mat <- which(as.matrix(dist(p))==2, arr.ind=TRUE)
unique(t(apply(cbind(p[d2_mat[,1]],p[d2_mat[,2]]),1,sort)))
# [,1] [,2]
#[1,] 3 5
#[2,] 5 7
#[3,] 11 13
#[4,] 17 19
#[5,] 29 31
#[6,] 41 43
在最后一行中，您也可以使用paste（）
，而不是cbind（）
，具体取决于所需的输出：
paste(p[idx[,1]], p[idx[,2]], sep=",")
#[1] "3,5" "5,7" "11,13" "17,19" "29,31" "41,43"
下面的变体比我以前的建议更简单，可能（快得多）
m2 <- t(combn(sort(p),2))
m2[abs(m2[,1] - m2[,2]) == 2,]
m2使用长度函数而不是seq来获得所需的输出
j使用长度函数而不是seq来获得所需的输出
jIt对我不起作用，因为df是空的。我检查了p-lag（p），它给出了一个向量0sPerhaps，当res为NULL时，我做错了什么。你试过你的解决办法吗？我复制了你们的答案，但它不起作用。我试过了，它起作用了。基本上，问题是，当你们做p-lag（p）时，你们得到了0。这将使p的第一个元素和第二个元素产生差异，然后使p的第二个元素和第三个元素产生差异。但对你来说，它不起作用。我不明白最初的问题是什么。现在p-lag（p）给出了正确的输出。谢谢。只需使用diff
而不是lag
。它对我也不起作用（获取一个空的data.frame）。它对我不起作用，因为df是空的。我检查了p-lag（p），它给出了一个向量0sPerhaps，当res为NULL时，我做错了什么。你试过你的解决办法吗？我复制了你们的答案，但它不起作用。我试过了，它起作用了。基本上，问题是，当你们做p-lag（p）时，你们得到了0。这将使p的第一个元素和第二个元素产生差异，然后使p的第二个元素和第三个元素产生差异。但对你来说，它不起作用。我不明白最初的问题是什么。现在p-lag（p）给出了正确的输出。谢谢。只需使用diff
而不是lag
。它也不适合我（得到一个空的data.frame）。谢谢。你知道为什么我的代码没有正确选择数字吗？你的代码的问题是你使用的是索引i
，而不是p[i]
。如果（p[i+1]-p[i]==2，则尝试for（i在序列（p）中）j@David_B谢谢你的建议。然而，它给了我一个错误“缺少值，需要TRUE/FALSE”，尽管如此，向量包含所需的值。谢谢。错误是因为您要求R在1到15之间的序列上循环，15是p
的长度，但是if
语句包含了对p[i+1]
的引用，在循环的最后一次迭代中将是p[16]
，这是不存在的。但是到那时，循环已经完成了你想要的工作。如果您想防止错误，只需将循环更改为for（i in 1:14）
。谢谢。你知道为什么我的代码没有正确选择数字吗？你的代码的问题是你使用的是索引i
，而不是p[i]
。如果（p[i+1]-p[i]==2，则尝试for（i在序列（p）中）j@David_B谢谢你的建议。然而，它给了我一个错误“缺少值，需要TRUE/FALSE”，尽管如此，向量包含所需的值。谢谢。错误是因为您要求R在1到15之间的序列上循环，15是p
的长度，但是if
语句包含了对p[i+1]
的引用，在循环的最后一次迭代中将是p[16]
，这是不存在的。但是到那时，循环已经完成了你想要的工作。如果您想防止错误，只需将循环更改为for（i in 1:14）
。这比我首先批准的答案更方便。谢谢。这个解决方案也假设p
中的值是有序的。这比我首先批准的答案更方便。谢谢。这个解决方案也假设p