如何根据另一个数据帧的 2 列（开始和结束）中指定的范围标记一个数据帧的行？
How can I label rows of one dataframe according to a range specified in 2 columnns (start and end) of another dataframe?
抱歉，如果之前有人问过这个问题 - 我尝试搜索，但我可能不知道要搜索的正确术语。
我有以下格式的数据：
在一个数据帧（话语）中，我的数据集中有话语的开始和结束帧
id <- c(1,1,1,2,2,2,2)
utterance_number <- c(1,2,3,1,2,3,4)
start_frame <- c(20,35,67,10,44,56,72)
end_frame <- c(29,44,72,15,52,69,82)
utterances <- cbind(id, utterance_number, start_frame, end_frame)
utterances
在另一个数据框中我有所有的帧
id <- c(rep(1,80), rep(2,90))
frame <- c(seq(1:80), seq(1:90))
val1 <- sample(170)
val2 <- sample(170)
values <- cbind(id, frame, val1, val2)
values
我想用 utterance_number 标记每个帧的值，如果它不是话语的一部分，则用 NA 标记。因此，在值的新列 "Utterance_number" 中，前 19 帧将为 NA，第 20-29 帧将标记为“1”，依此类推。
这样做的最佳方法是什么？
您可以使用 merge 并使用 apply 扩展 utterances。
merge(values, do.call(rbind, apply(utterances, 1
, function(x) cbind(id=x[1], frame=x[3]:x[4], utterance_number=x[2])))
, all.x=TRUE)
# id frame val1 val2 utterance_number
#1 1 1 166 138 NA
#2 1 2 54 109 NA
#3 1 3 71 103 NA
#4 1 4 9 48 NA
#...
#17 1 17 32 22 NA
#18 1 18 170 100 NA
#19 1 19 57 112 NA
#20 1 20 45 110 1
#21 1 21 25 148 1
#22 1 22 13 25 1
#...
#28 1 28 56 62 1
#29 1 29 130 47 1
#30 1 30 163 15 NA
#31 1 31 110 64 NA
#...
抱歉，如果之前有人问过这个问题 - 我尝试搜索，但我可能不知道要搜索的正确术语。 我有以下格式的数据：
在一个数据帧（话语）中，我的数据集中有话语的开始和结束帧
id <- c(1,1,1,2,2,2,2)
utterance_number <- c(1,2,3,1,2,3,4)
start_frame <- c(20,35,67,10,44,56,72)
end_frame <- c(29,44,72,15,52,69,82)
utterances <- cbind(id, utterance_number, start_frame, end_frame)
utterances
在另一个数据框中我有所有的帧
id <- c(rep(1,80), rep(2,90))
frame <- c(seq(1:80), seq(1:90))
val1 <- sample(170)
val2 <- sample(170)
values <- cbind(id, frame, val1, val2)
values
我想用 utterance_number 标记每个帧的值，如果它不是话语的一部分，则用 NA 标记。因此，在值的新列 "Utterance_number" 中，前 19 帧将为 NA，第 20-29 帧将标记为“1”，依此类推。
这样做的最佳方法是什么？
您可以使用 merge 并使用 apply 扩展 utterances。
merge(values, do.call(rbind, apply(utterances, 1
, function(x) cbind(id=x[1], frame=x[3]:x[4], utterance_number=x[2])))
, all.x=TRUE)
# id frame val1 val2 utterance_number
#1 1 1 166 138 NA
#2 1 2 54 109 NA
#3 1 3 71 103 NA
#4 1 4 9 48 NA
#...
#17 1 17 32 22 NA
#18 1 18 170 100 NA
#19 1 19 57 112 NA
#20 1 20 45 110 1
#21 1 21 25 148 1
#22 1 22 13 25 1
#...
#28 1 28 56 62 1
#29 1 29 130 47 1
#30 1 30 163 15 NA
#31 1 31 110 64 NA
#...