R 除用于装箱的列以外的其他列的累计值

假设有一个2列（X，Y）文件，X从0到1，Y从-1到1

我要创建的是一个新文件，其中包含3列（Z、cnt、cnt_neg），这样对于

Z <- seq(from=0,to=0.2,by=0.001)
cnt = number of cases for  (X>Z[i])
cnt_neg = number of cases for  (X>Z[i] && Y<0)

实际上，这是2个累积分布；一个标准的一个和一个在柱上完成，而不是用于装箱的柱。 我可以像其他语言一样使用双循环，但我真的很想使用R

在各种尝试中，有：

for(i in 1:length(Z)){ 
     cnt[i]<-sum(rle(X>Z[i])$lengths)
     cnt_neg[i]<-sum(rle(X>Z[i] && Y<0)$lengths)
     cnt[i]=cnt[i]+1
     cnt_neg[i]=cnt_neg[i]+1
}

for（i in 1:length（Z））{
cnt[i]Z[i]）$长度
cnt_neg[i]Z[i]和&Y如果我们将
X
和
Y
组合在一个
数据框中
，我们可以使用
dplyr
来解决它，如果我了解您的意图：

library(dplyr)
df <- data.frame(X, Y)

df %>% 
    mutate(bin = cut(X, 
                     seq(from=0,to=0.2,by=0.001), 
                     labels = F, 
                     right = T,
                     include.lowest = F),
           bin = ifelse(is.na(bin), 0, bin)
           ) %>% 
    group_by(bin) %>% 
    summarise(cnt = n(), cnt_neg = sum(Y < 0)) %>% 
    ungroup() %>% 
    mutate(bin = bin * .001, cnt = sum(cnt) - cumsum(cnt), cnt_neg = sum(cnt_neg) - cumsum(cnt_neg)) %>% 
    as.data.frame

#     bin cnt cnt_neg
# 1 0.000   5       2
# 2 0.001   4       1
# 3 0.007   3       1
# 4 0.008   2       0
# 5 0.018   1       0
# 6 0.143   0       0

库（dplyr）
df%
变异（bin=cut（X，
序号（从=0到=0.2，由=0.001），
标签=F，
右=T，
包括（最低=F），
bin=ifelse（is.na（bin），0，bin）
) %>% 
分组依据（bin）%>%
总结（cnt=n（），cnt_neg=sum（Y<0））%>%
解组（）%>%
突变（bin=bin*.001，cnt=sum（cnt）-cumsum（cnt），cnt_neg=sum（cnt_neg）-cumsum（cnt_neg））%>%
as.data.frame
#bin cnt cnt_neg
# 1 0.000   5       2
# 2 0.001   4       1
# 3 0.007   3       1
# 4 0.008   2       0
# 5 0.018   1       0
# 6 0.143   0       0

创建一个新变量
bin
，每个X值所属的间隔
按它分组
计算间隔中有多少个值以及有多少个Y为负值
解组
计算逆
cumsum
您好，谢谢您的帮助。输出应该是0 5 2uhm，它是..第一行：bin=0，cnt=5，cnt_neg=2。第二行：bin=0.001，cnt=4，cnt_neg=1您好，对不起，我的消息不完整。是的！它按照我的要求工作。我可以理解您所做的，但这远远超出我的技能。谢谢！！mm查看dplyr代码> >剪切部分>代码>请考虑投票和接受答案。
library(dplyr)
df <- data.frame(X, Y)

df %>% 
    mutate(bin = cut(X, 
                     seq(from=0,to=0.2,by=0.001), 
                     labels = F, 
                     right = T,
                     include.lowest = F),
           bin = ifelse(is.na(bin), 0, bin)
           ) %>% 
    group_by(bin) %>% 
    summarise(cnt = n(), cnt_neg = sum(Y < 0)) %>% 
    ungroup() %>% 
    mutate(bin = bin * .001, cnt = sum(cnt) - cumsum(cnt), cnt_neg = sum(cnt_neg) - cumsum(cnt_neg)) %>% 
    as.data.frame

#     bin cnt cnt_neg
# 1 0.000   5       2
# 2 0.001   4       1
# 3 0.007   3       1
# 4 0.008   2       0
# 5 0.018   1       0
# 6 0.143   0       0