Платформа зенда: Как удалить строку таблицы, где несколько вещей верны?

Функция ниже использует рекурсию для построения вектора с длинами каждой группы. Это быстрее, чем цикл для небольших векторов данных (длина меньше, чем около ста значений), но медленнее для более длинных. Он принимает три аргумента:

1) vec: вектор значений, которые мы хотим сгруппировать.

2) i: индекс начальной позиции в vec.

3) glv: вектор групповых длин. Это возвращаемое значение, но нам нужно его инициализировать и передать через каждую рекурсию.

# Group a vector based on consecutive values with a cumulative sum <= 10
gf = function(vec, i, glv) {

  ## Break out of the recursion when we get to the last group
  if (sum(vec[i:length(vec)]) <= 10) {
    glv = c(glv, length(i:length(vec)))
    return(glv)
  }

  ## Keep recursion going if there are at least two groups left
  # Calculate length of current group
  gl = sum(cumsum(vec[i:length(vec)]) <= 10)

  # Append to previous group lengths
  glv.append = c(glv, gl)

  # Call function recursively 
  gf(vec, i + gl, glv.append)
}

Выполнить функцию для возврата вектора длины группы:

group_vec = gf(df$value, 1, numeric(0))
[1] 2 2 2 3 2 3 1

Чтобы добавить столбец к df с длинами групп, используйте rep:

df$group10 = rep(1:length(group_vec), group_vec)

. В его текущей форме функция будет работать только на векторах, которые не имеют значений больше 10 , и группировка суммами & lt; = 10 жестко кодируется. Разумеется, эту функцию можно обобщить, чтобы справиться с этими ограничениями.

Функция может быть несколько ускорена путем выполнения кумулятивных сумм, которые смотрят в будущее только на определенное количество значений, а не на оставшуюся длину вектора. Например, если значения всегда положительны, вам нужно только посмотреть десять значений вперед, так как вам не нужно будет суммировать более десяти чисел, чтобы достичь значения 10. Это тоже может быть обобщено для любого целевого значения. Даже с этой модификацией функция все еще медленнее, чем петля для вектора с более чем сотней значений.

Я раньше не работал с рекурсивными функциями в R и был бы заинтересован в любых комментариях и предложениях относительно того, имеет ли рекурсия смысл для этого типа проблемы и может ли она быть улучшена, особенно скорость выполнения.