R 跨布尔值扫描窗口，返回最大窗口

我有一份参与者名单，每个人有10次测量。为每个测量场合指定一个布尔值。我想扫描“boolean”列，一次扫描4个测量值（1->4，2->5，3->6，等等）。我想找出哪个窗口中的“1”值最大，结果存储在“MaxWindow”列中

下面提供了其外观的示例：

注意：如果可以在多个窗口中观察到最大值，我只想在扫描中取最远的窗口

---

非常感谢您的帮助。

您可以使用

zoo

中的

rollsumr

获取特定窗口大小的滚动总和，并使用

选择最后一个最大值，该值
+
max
为每个
参与者创建
maxwindow
列

library(dplyr)

win_size <- 4

df %>%
  group_by(Participant) %>%
  mutate(sum = zoo::rollsumr(Boolean, win_size, fill = NA), 
         maxwindow = {i <- max(which(sum == max(sum, na.rm = TRUE)));
                      paste(i - win_size + 1, i, sep = '-')})

#   Participant Measurmeant Boolean   sum maxwindow
#         <dbl>       <int>   <dbl> <dbl> <chr>    
# 1           1           1       1    NA 5-8      
# 2           1           2       1    NA 5-8      
# 3           1           3       0    NA 5-8      
# 4           1           4       0     2 5-8      
# 5           1           5       1     2 5-8      
# 6           1           6       1     2 5-8      
# 7           1           7       1     3 5-8      
# 8           1           8       0     3 5-8      
# 9           1           9       0     2 5-8      
#10           1          10       0     1 5-8      

库（dplyr）
win_大小%
分组依据（参与者）%>%
mutate（sum=zoo:：rollsumr（布尔，win_size，fill=NA），
maxwindow={i您可以使用
zoo
中的
rollsumr
获取特定窗口大小的滚动和，并使用
选择最后一个最大值，该值
+
max
为每个
参与者创建
maxwindow
列

library(dplyr)

win_size <- 4

df %>%
  group_by(Participant) %>%
  mutate(sum = zoo::rollsumr(Boolean, win_size, fill = NA), 
         maxwindow = {i <- max(which(sum == max(sum, na.rm = TRUE)));
                      paste(i - win_size + 1, i, sep = '-')})

#   Participant Measurmeant Boolean   sum maxwindow
#         <dbl>       <int>   <dbl> <dbl> <chr>    
# 1           1           1       1    NA 5-8      
# 2           1           2       1    NA 5-8      
# 3           1           3       0    NA 5-8      
# 4           1           4       0     2 5-8      
# 5           1           5       1     2 5-8      
# 6           1           6       1     2 5-8      
# 7           1           7       1     3 5-8      
# 8           1           8       0     3 5-8      
# 9           1           9       0     2 5-8      
#10           1          10       0     1 5-8      

库（dplyr）
win_大小%
分组依据（参与者）%>%
mutate（sum=zoo:：rollsumr（布尔，win_size，fill=NA），
maxwindow={i