R中的序列自动识别

Question

我在R中工作，有一些连续的数据。具体来说，我有一个整数列表，这些整数在不同的序列中多次出现。我想要做的是创建一些代码来识别有多少不同的序列出现。

目前，我正在手工操作。我预定义了存在的模式，并应用了一个统计事件的函数。

我首先使用RMYSQL进行查询，该查询存储在变量product_process_history_joined中。然后，创建一个存储在变量数据中的感兴趣数据的列表。然后，我定义了我的函数应该工作的模式，最后我应用我的函数来统计出现的次数。

守则：

product_process_history_joined<-dbGetQuery(con,"SELECT * 
                                       FROM product, process_history
                                       WHERE product.idproduct =    process_history.product_idproduct")

data<-product_process_history_joined$process_types_idprocess_types

pat <- c(1,2,4,5,6)
x <- sapply(1:(length(data)-length(pat)), function(x) all(data[x:     (x+length(pat)-1)] == pat))
route<-data[which(x)]
countR<-length(route)



pat1 <- c(1,2,4,5,7,9,7,7,2,5,6,10)
x <- sapply(1:(length(data)-length(pat1)), function(x) all(data[x:     (x+length(pat1)-1)] == pat1))
route1<-data[which(x)]
countR1<-length(route1)

生成并存储在数据变量中的数据集如下所示：

[1]  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5      6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5
[36]  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4   5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4
[71]  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  2  4  5  6 10  1  2  4  5  7  9  7  7  2  5  6 10  1  2  4
[106]  5  6 10  1  2  4  5  6 10  1  2  4  8  1  2  3  5  7  8  1  2  3  5  6  1  2  3  5  6  1  2  4  5  6 10

这只是列表的一个子集。我使用了大约12种不同的模式。对于给定数据集中的前2种模式，pat为21，pat1为1。

Answer 1

没有理由重新振作。你可以用rollapply

original_data <- c(1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5,6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4,  5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 7, 7, 2, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 8, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10)

pattern2 <- c(1, 4, 5, 6)

library(zoo)

sum(
  rollapply(
    original_data, 
    width = length(pattern2), 
    FUN = function(x, pattern) all(x == pattern), 
    pattern = pattern2
  )
 )
#[1] 21

如果有必要，可以提供更快的解决方案，但这提供了良好的可读性。

编辑

这将提取以1开头的所有不同序列：

x <- split(original_data, cumsum(original_data == 1))
unique(x)
res <- vapply(unique(x), function(x, y) sum(vapply(y, FUN = identical, y = x, FUN.VALUE = TRUE)), y = x, FUN.VALUE = 1L)
Res <- data.frame(n = res,
                  seq = vapply(unique(x), paste, collapse = ",", FUN.VALUE = "a"))
#   n                      seq
#1 21                  1,4,5,6
#2  4             1,2,4,5,6,10
#3  1 1,2,4,5,7,9,7,7,2,5,6,10
#4  1                  1,2,4,8
#5  1              1,2,3,5,7,8
#6  2                1,2,3,5,6

Answer 2

这肯定不是完成这项工作的最佳方法，但您可以决定将数据作为字符串处理，然后使用正则表达式(通过gregexpr)。

original_data <- c(1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5,6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4,  5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 7, 7, 2, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 8, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10)
data_as_string <- paste(original_data, collapse="-")
pattern1 = "1-2-4-5-6" # Your "pat"
pattern2 = "1-4-5-6" # Occurs 21 times in your data
pattern3 = "1-2-4-5-7-9-7-7-2-5-6-10" # Your "pat1"

gregexpr(pattern1,data_as_string)
# [[1]]
# [1] 169 207 220 273
# attr(,"match.length")
# [1] 9 9 9 9
# attr(,"useBytes")
# [1] TRUE

# So if you just want the number of occurrences
length(gregexpr(pattern1,data_as_string)[[1]])
# [1] 4
length(gregexpr(pattern2,data_as_string)[[1]])
# [1] 21
length(gregexpr(pattern3,data_as_string)[[1]])
# [1] 1