Блог

У меня есть data.frame один столбец:

 Price <- c(1, 2, 5, 3, 1, 4, 7, 10, 6)
df <- data.frame(Price)
 

Я хочу вычислить максимальное значение каждого из семи чисел, в результате чего:

 df$MaxPrice <- c(1, 2, 5, 5, 5, 5, 7, 10, 10)
 

Однако, когда я пытаюсь вычислить этот новый столбец с mutate() помощью and slide() , он возвращает мне список внутри фрейма данных вместо числовой переменной:

 library(dplyr)
library(slider)

df <- df %>% 
  mutate(MaxPrice = slide(Price, max, .before = 7, .after = 0, .complete = F))
 

Почему это происходит и как заставить slide() возвращать числовую переменную?

Похоже, что метод по умолчанию вызывает list вывод. Согласно ?slide

vec_ptype(slide(.x)) == list()

и описание для .ptype этого

.ptype — [вектор(0) / NULL]

Прототип, соответствующий типу выходного сигнала.

Если значение по умолчанию равно NULL, то тип вывода определяется путем вычисления общего типа для результатов вызовов .f.

Если указано, результат каждого вызова .f будет приведен к этому типу, и конечный результат будет иметь этот тип.

Если getOption(«vctrs.no_guessing») имеет значение TRUE, должен быть указан .ptype . Это способ заставить производственный код требовать фиксированных типов.

По сути, основываясь на исходном коде (ниже), он по умолчанию возвращает a list , и, похоже, нет возможности предотвратить это, если мы не выберем конкретные описанные методы, т.е. _vec или _dbl

Либо мы могли бы flatten

 library(dplyr)
library(slider)
library(purrr)
out <- df %>% 
    mutate(MaxPrice = slide(Price, max, .before = 7, .after = 0,
       .complete = FALSE) %>% flatten_dbl) 

str(out)
#'data.frame':  9 obs. of  2 variables:
# $ Price   : num  1 2 5 3 1 4 7 10 6
# $ MaxPrice: num  1 2 5 5 5 5 7 10 10
 

Или используйте метод, зависящий от типа, т.е. slide_dbl

 out <- df %>% 
    mutate(MaxPrice = slide_dbl(Price, max, .before = 7, .after = 0,
       .complete = FALSE) )

str(out)
#'data.frame':  9 obs. of  2 variables:
# $ Price   : num  1 2 5 3 1 4 7 10 6
# $ MaxPrice: num  1 2 5 5 5 5 7 10 10
 

Если мы проверяем исходный код slide , он вызывает slide_impl и предполагает, что .ptype as list и нет возможности передать эту информацию slide

 slide
function (.x, .f, ..., .before = 0L, .after = 0L, .step = 1L, 
    .complete = FALSE) 
{
    slide_impl(.x, .f, ..., .before = .before, .after = .after, 
        .step = .step, .complete = .complete, .ptype = list(), 
        .constrain = FALSE, .atomic = FALSE)
}
 

Теперь сравните это с _dbl методом

 slide_dbl
function (.x, .f, ..., .before = 0L, .after = 0L, .step = 1L, 
    .complete = FALSE) 
{
    slide_vec_direct(.x, .f, ..., .before = .before, .after = .after, 
        .step = .step, .complete = .complete, .ptype = double())
}
 

Вы можете просто использовать cummax функцию в базе R:

 Price <- c(1, 2, 5, 3, 1, 4, 7, 10, 6)
cummax(Price)
[1]  1  2  5  5  5  5  7 10 10
 

Для многовекторного случая. Загрузите вектор данных в матрицу и примените cummax к столбцам. Генерирует матрицу векторов cummax для последующей обработки:

     Prices <- sample(1:10, 70, replace = TRUE) # dummy data
     [1] 10  1  1  9  9  6  6  9  7  3  6  4 10  4  8  6  6  9  2  1  6  4  7 10  1  6  5  2  7  7  4  6  7  7  7
    [36]  2  8  5  4  8  4  7  7  1  7  5  9  6  7  3 10  5 10  1  2  5  1  1  8  5  8  8  6  8  6  8 10  4  8  8
    matPrices <- matrix(Prices, ncol = 10)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]   10    9    8    4    7    2    7    3    1     8
[2,]    1    7    6    7    7    8    1   10    1     6
[3,]    1    3    6   10    4    5    7    5    8     8
[4,]    9    6    9    1    6    4    5   10    5    10
[5,]    9    4    2    6    7    8    9    1    8     4
[6,]    6   10    1    5    7    4    6    2    8     8
[7,]    6    4    6    2    7    7    7    5    6     8
    matcummax <- apply(matPrices, 2, cummax)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]   10    9    8    4    7    2    7    3    1     8
[2,]   10    9    8    7    7    8    7   10    1     8
[3,]   10    9    8   10    7    8    7   10    8     8
[4,]   10    9    9   10    7    8    7   10    8    10
[5,]   10    9    9   10    7    8    9   10    8    10
[6,]   10   10    9   10    7    8    9   10    8    10
[7,]   10   10    9   10    7    8    9   10    8    10