R 一个变量的累积和，而另一个变量跟踪 "cutoff"

Question

请原谅我的问题很奇怪。这是构建它的最合乎逻辑的方式。真的，我不在乎花

我最终想做的是，找到每个 "critical value" 花瓣宽度/花瓣长度的鸢尾花萼片长度的总和。

考虑以下代码

library(tidyverse)
data("iris")       
 iris <- iris %>% 
      mutate(prop_width_length = Petal.Width/Petal.Length)

    prop_width_length <-  as.data.frame(iris$prop_width_length)

    portion = as.data.frame(seq(0,1,0.001))
    cumsum = NULL


    for (i in 1:1001) {
      cumsum[i] = sum(prop_width_length >= portion[i,1])
    }

sigportion <-  cbind(portion, cumsum)

这让我得到了我的鸢尾花的 width/length 比例大于或等于每个 "critical value" 的总和。最后它把它放在一个数据框中，这样我就可以制作一个漂亮的 ggplot。基本上它会计算每个 "critical value".

上有多少朵花

除了上述代码之外，我还想将每个鸢尾花的所有萼片长度加起来，其中它们的花瓣 width/length 比率大于或等于每个 "critical value" 存储我的部分变量。

所以像

sum all the sepal lengths of iris flowers which have petal width/length >= critvalue

Answer 1

您可以使用 lapply 来完成。一定有更简洁的方法来做到这一点，但这是我的版本：

mySeq<-seq(0,1,0.001)
df<-data.frame(mySeq=mySeq,cumsum=as.numeric(lapply(mySeq,function(X)sum(ifelse(iris$Petal.Width/iris$Petal.Length>=X,1,0)))))

在函数中，我正在检查条件并总结满足的情况

下面的代码应该给你萼片长度的总和

dfSepalLengths<-data.frame(mySeq=mySeq,cumsum=as.numeric(lapply(mySeq,function(X)sum(ifelse(iris$Petal.Width/iris$Petal.Length>=X,iris$Sepal.Length,0)))))

您也可以如下修改代码以获得相同的结果：

library(tidyverse)
data("iris")       
iris <- iris %>% 
  mutate(prop_width_length = Petal.Width/Petal.Length)

portion = as.data.frame(seq(0,1,0.001))
cumsum = NULL


for (i in 1:1001) {
  cumsum[i] = sum(ifelse(iris$prop_width_length >= portion[i,1],iris$Sepal.Length,0))
}

sigportion <-  cbind(portion, cumsum)

Answer 2

data.table

变得很容易

library(data.table)
iris<-as.data.table(iris)
iris[,prop_width_length := Petal.Width/Petal.Length]
portion<-as.data.table(seq(from = 0,to = 1,by = 0.001))
cumsum<-vector()
for(i in 1:nrow(portion)){
  cumsum[i]<-iris[prop_width_length >= portion[[1]][i],sum(Sepal.Length)]
}
sigportion<-cbind(portion,cumsum)

希望对您有所帮助！

R 一个变量的累积和，而另一个变量跟踪 "cutoff"

R cumulative sum of one variable while another variable tracks "cutoff"

r

cumulative-sum