以下に data.frame があります。列の連続するシーケンスに従ってデータを分類する列 'g' を追加したいと思いますh_no。つまり、最後の列 'g' に示されているように、h_no の最初のシーケンスは1, 2, 3, 4グループ 1、2 番目のシリーズh_no(1 ～ 7) はグループ 2 というようになります。
h_no h_freq h_freqsq g
1 0.09091 0.008264628 1
2 0.00000 0.000000000 1
3 0.04545 0.002065702 1
4 0.00000 0.000000000 1
1 0.13636 0.018594050 2
2 0.00000 0.000000000 2
3 0.00000 0.000000000 2
4 0.04545 0.002065702 2
5 0.31818 0.101238512 2
6 0.00000 0.000000000 2
7 0.50000 0.250000000 2
1 0.13636 0.018594050 3
2 0.09091 0.008264628 3
3 0.40909 0.167354628 3
4 0.04545 0.002065702 3
ベストアンサー1
さまざまな手法を使用して、データに列を追加できます。以下の引用は、関連するヘルプ テキストの「詳細」セクションからのものです[[.data.frame。
データ フレームは、いくつかのモードでインデックス付けできます。 およびを単一のベクトル インデックス (または)
[とともに使用すると、データ フレームはリストであるかのようにインデックス付けされます。[[x[i]x[[i]]
my.dataframe["new.col"] <- a.vector
my.dataframe[["new.col"]] <- a.vector
のdata.frameメソッドはリストとして
$扱いますx
my.dataframe$new.col <- a.vector
[と を2つのインデックス（と）[[とともに使用すると、行列のインデックス付けのように動作します。x[i, j]x[[i, j]]
my.dataframe[ , "new.col"] <- a.vector
メソッドでは、data.frame列と行のどちらを操作しているかを指定しない場合は、列を意味するものと想定されます。
あなたの例では、これは機能するはずです:
# make some fake data
your.df <- data.frame(no = c(1:4, 1:7, 1:5), h_freq = runif(16), h_freqsq = runif(16))
# find where one appears and
from <- which(your.df$no == 1)
to <- c((from-1)[-1], nrow(your.df)) # up to which point the sequence runs
# generate a sequence (len) and based on its length, repeat a consecutive number len times
get.seq <- mapply(from, to, 1:length(from), FUN = function(x, y, z) {
len <- length(seq(from = x[1], to = y[1]))
return(rep(z, times = len))
})
# when we unlist, we get a vector
your.df$group <- unlist(get.seq)
# and append it to your original data.frame. since this is
# designating a group, it makes sense to make it a factor
your.df$group <- as.factor(your.df$group)
no h_freq h_freqsq group
1 1 0.40998238 0.06463876 1
2 2 0.98086928 0.33093795 1
3 3 0.28908651 0.74077119 1
4 4 0.10476768 0.56784786 1
5 1 0.75478995 0.60479945 2
6 2 0.26974011 0.95231761 2
7 3 0.53676266 0.74370154 2
8 4 0.99784066 0.37499294 2
9 5 0.89771767 0.83467805 2
10 6 0.05363139 0.32066178 2
11 7 0.71741529 0.84572717 2
12 1 0.10654430 0.32917711 3
13 2 0.41971959 0.87155514 3
14 3 0.32432646 0.65789294 3
15 4 0.77896780 0.27599187 3
16 5 0.06100008 0.55399326 3