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私はこれについて多くの質問をしましたが、すべての回答は本当に役に立ちました...しかし、再び私のデータは奇妙で助けが必要です...基本的に、私がやりたいことは、特定の範囲の間隔で平均速度を見つけることです. ...6 秒から 40 秒まで、私の平均速度は 5 m/s になるとしましょう...など..だから、このコードを使用するように指摘されました...

library(IRanges)
idx <- seq(1, ncol(data), by=2)
# idx is now 1, 3, 5. It will be passed one value at a time to `i`.
# that is, `i` will take values 1 first, then 3 and then 5 and each time
# the code within is executed.
o <- lapply(idx, function(i) {  
    ir1 <- IRanges(start=seq(0, max(data[[i]]), by=401), width=401)
    ir2 <- IRanges(start=data[[i]], width=1)
    t <- findOverlaps(ir1, ir2)
    d <- data.frame(mean=tapply(data[[i+1]], queryHits(t), mean))
    cbind(as.data.frame(ir1), d)
})

この出力を与える

# > o
# [[1]]
#   start end width mean
# 1     0 400   401 1.05
# 
# [[2]]
#   start end width mean
# 1     0 400   401  1.1
# 
# [[3]]
#   start end width     mean
# 1     0 400   401 1.383333

したがって、100 秒ごとにしたい場合は、 になるように変更ir1 <- ....., by = 401しますby=100。

しかし、いくつかの理由で私のデータは奇妙です

  1. 私のデータは常に 0 秒から始まるわけではありません.20 秒から始まることもあります.標本とそれが動くかどうかによって異なります.
  2. データ収集が 1 秒、2 秒、3 秒ごとに行われるわけではありません。したがって、1 ～ 20 秒のデータを取得することがありますが、標本が動かないという理由だけで 20 ～ 40 秒をスキップします。
  3. findOverlapsコードの一部が出力に影響すると思います。出力を妨げずにそれを取り除くにはどうすればよいですか?

これが私のトラブルを説明するためのデータです...しかし、私の実際のデータはすべて2000年代に終わります

Time    Speed   Time    Speed   Time    Speed
6.3 1.6 3.1 1.7 0.3 2.4
11.3    1.3 5.1 2.2 1.3 1.3
13.8    1.3 6.3 3.4 3.1 1.5
14.1    1.0 7.0 2.3 4.5 2.7
47.4    2.9 11.3    1.2 5.1 0.5
49.2    0.7 26.5    3.3 5.9 1.7
50.5    0.9 27.3    3.4 9.7 2.4
57.1    1.3 36.6    2.5 11.8    1.3
72.9    2.9 40.3    1.1 13.1    1.0
86.6    2.4 44.3    3.2 13.8    0.6
88.5    3.4 50.9    2.6 14.0    2.4
89.0    3.0 62.6    1.5 14.8    2.2
94.8    2.9 66.8    0.5 15.5    2.6
117.4   0.5 67.3    1.1 16.4    3.2
123.7   3.2 67.7    0.6 26.5    0.9
124.5   1.0 68.2    3.2 44.7    3.0
126.1   2.8 72.1    2.2 45.1    0.8

データからわかるように、必ずしも 60 秒で終了するとは限りません。57 秒で終了することもあります。

EDIT追加データの出力

structure(list(Time = c(6.3, 11.3, 13.8, 14.1, 47.4, 49.2, 50.5, 
57.1, 72.9, 86.6, 88.5, 89, 94.8, 117.4, 123.7, 124.5, 126.1), 
    Speed = c(1.6, 1.3, 1.3, 1, 2.9, 0.7, 0.9, 1.3, 2.9, 2.4, 
    3.4, 3, 2.9, 0.5, 3.2, 1, 2.8), Time.1 = c(3.1, 5.1, 6.3, 
    7, 11.3, 26.5, 27.3, 36.6, 40.3, 44.3, 50.9, 62.6, 66.8, 
    67.3, 67.7, 68.2, 72.1), Speed.1 = c(1.7, 2.2, 3.4, 2.3, 
    1.2, 3.3, 3.4, 2.5, 1.1, 3.2, 2.6, 1.5, 0.5, 1.1, 0.6, 3.2, 
    2.2), Time.2 = c(0.3, 1.3, 3.1, 4.5, 5.1, 5.9, 9.7, 11.8, 
    13.1, 13.8, 14, 14.8, 15.5, 16.4, 26.5, 44.7, 45.1), Speed.2 = c(2.4, 
    1.3, 1.5, 2.7, 0.5, 1.7, 2.4, 1.3, 1, 0.6, 2.4, 2.2, 2.6, 
    3.2, 0.9, 3, 0.8)), .Names = c("Time", "Speed", "Time.1", 
"Speed.1", "Time.2", "Speed.2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-17L))
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1 に答える 1

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あなたの質問を完全に理解していない場合は申し訳ありませんが、この例があなたがしようとしていることを実行しない理由を説明できますか?

# use a pre-loaded data set
mtcars

# choose which variable to cut
var <- 'mpg'

# define groups, whether that be time or something else
# and choose how to cut it.
x <- cut( mtcars[ , var ] , c( -Inf , seq( 15 , 25 , by = 2.5 ) , Inf ) )

# look at your cut points, for every record
x 

# you can merge them back on to the mtcars data frame if you like..
mtcars$cutpoints <- x
# ..but that's not necessary

# find the mean within those groups
tapply( 
    mtcars[ , var ] , 
    x ,
    mean
)


# find the mean within groups, using a different variable
tapply( 
    mtcars[ , 'wt' ] , 
    x ,
    mean
)
于 2013-02-23T15:19:13.693 に答える