R 从数字字符串中检测范围

我有一个向量，看起来像这样

c(3,4,5,6,7,10,11,14,17,18,19,54,55,56,59,61)->k

如何轻松检测连续数字的范围，以便

3:7,10,11,14,17:19,54:56,59,61 

并将其保存在一个新的向量中？在有一个范围（：）的情况下，最好保存该范围的中位数，这样输出会更精确

5,10,11,14,18,55,59,61

有没有其他快速解决方案，也可以处理不象这样升序的向量 12,3,4,5,0,7

进入 12,4,0,7

1）试试这个：

tapply(k, cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1)), median)

给予：

   1    2    3    4    5    6    7 
 5.0 10.5 14.0 18.0 55.0 59.0 61.0 

      1       2       3       4       5       6       7 
  "3:7" "10:11"    "14" "17:19" "54:56"    "59"    "61" 

$`1`
[1] 3 4 5 6 7

$`2`
[1] 10 11

$`3`
[1] 14

$`4`
[1] 17 18 19

$`5`
[1] 54 55 56

$`6`
[1] 59

$`7`
[1] 61

2）也可以尝试以下方法：

f <- function(x) if (length(x) == 1) x else paste(x[1], x[length(x)], sep = ":")
tapply(k, cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1)), f)

3）这是：

tapply(k, cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1)), toString)

split(k, cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1)))

鉴于此：

              1               2               3               4               5 
"3, 4, 5, 6, 7"        "10, 11"            "14"    "17, 18, 19"    "54, 55, 56" 
              6               7 
           "59"            "61" 

4）这是：

tapply(k, cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1)), toString)

split(k, cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1)))

给予：

   1    2    3    4    5    6    7 
 5.0 10.5 14.0 18.0 55.0 59.0 61.0 

      1       2       3       4       5       6       7 
  "3:7" "10:11"    "14" "17:19" "54:56"    "59"    "61" 

$`1`
[1] 3 4 5 6 7

$`2`
[1] 10 11

$`3`
[1] 14

$`4`
[1] 17 18 19

$`5`
[1] 54 55 56

$`6`
[1] 59

$`7`
[1] 61

---

上述各项都不需要任何外部软件包。

使用

vapply

和

range

的选项（仅

基本R

功能）

对于大向量，正如@David Arenburg在评论中提到的，一些

data.table

选项是

 library(data.table)
 as.data.table(k)[, median(k), cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1))]
 as.data.table(k)[, paste(unique(range(k)), collapse = ";"), 
               cumsum(c(TRUE, diff(k) != 1))

更新 使用新向量“k1”

---

k1是否有机会修改它在十进制数不是正常数（10.5..在上述情况下）的情况下自动取整？尝试
round（tapply（…）
我的向量非常长，超过了1 mill的值，并且不是直线上升的。碰巧它可以是12,3,4,5,07…有好的解决方案吗？哪些可以快速处理？如果是这样，请解决这个问题。不是完全重复，但非常相关：您为什么使用
->
？这是某种叛变吗？：）那里有一些很好的解决方案（粘贴（唯一（范围（x））

非常出色。不确定是否值得添加

as.data.table（k）[，中位数（k），求和（c（TRUE，diff（k）！=1）]；as.data.table（k）[，粘贴（唯一（范围（k）），collapse=“；”），求和（c（TRUE，diff（k）！=1））]

作为大向量的可能增强。或

if&else

版本

as.data.table（k）[，if（.N>1L）粘贴（范围（k），collapse=“；”））else粘贴（k），cumsum（c（真，差（k）！=1））]

@davidernburg尝试了数据表解决方案，结果发现它不起作用，因为数字不是递增的..所以看看输入向量，如12,3,4,5,0，7@triub感谢您的评论。您是否尝试过

vapply

？@akrun是的，但至少对于100k值的测试数据来说，它比数据表慢得多……它是否使用了it inocorrect？@triub根据显示的示例，它正在为data.table工作。我用结果更新了帖子