柱间累积减法

Question

我有12栏：

11是"day0"，"day1“。"day10“在df中称为”预测“

1是df中的"within10closures“，称为”人数“。

两个外勤部的长度相同。

我希望在预测$10的时候减去10闭包中的人头数$，除非它达到0，在这种情况下，我希望它从day9中减去余数，以此类推，直到到达day0为止。

目前，我有下面的代码--虽然它很长，而且可能不是最有效的方法--但我想对多个列进行相同的过程，这些列的数目各不相同。希望这能解释我想做的事。

for(i in 1:i) if(forecasting$day10[i]>headcount$within10closures[i]){
  forecasting$day10[i] <- forecasting$day10[i] - headcount$within10closures[i]
} else {
  forecasting$day10[i] <- 0
  subtraction <- headcount$within10closures[i]-forecasting$day10[i]
  if(forecasting$day9[i]>subtraction){
    forecasting$day9[i] - (subtraction)
  } else {
    forecasting$day9[i] <- 0
    subtraction <- subtraction - forecasting$day9[i]
    if(forecasting$day8[i]>subtraction){
      forecasting$day8[i] - (subtraction)
    } else {
      forecasting$day8[i] <- 0
      subtraction <- subtraction - forecasting$day8[i]
      if(forecasting$day7[i]>subtraction){
        forecasting$day7[i] - (subtraction)
      } else {
        forecasting$day7[i] <- 0
        subtraction <- subtraction - forecasting$day7[i]
        if(forecasting$day6[i]>subtraction){
          forecasting$day6[i] - (subtraction)
        } else {
          forecasting$day6[i] <- 0
          subtraction <- subtraction - forecasting$day6[i]
          if(forecasting$day5[i]>subtraction){
            forecasting$day5[i] - (subtraction)
          } else {
            forecasting$day5[i] <- 0
            subtraction <- subtraction - forecasting$day5[i]
            if(forecasting$day4[i]>subtraction){
              forecasting$day4[i] - (subtraction)
            } else {
              forecasting$day4[i] <- 0
              subtraction <- subtraction - forecasting$day4[i]
              if(forecasting$day3[i]>subtraction){
                forecasting$day3[i] - (subtraction)
              } else {
                forecasting$day3[i] <- 0
                subtraction <- subtraction - forecasting$day3[i]
                if(forecasting$day2[i]>subtraction){
                  forecasting$day2[i] - (subtraction)
                } else {
                  forecasting$day2[i] <- 0
                  subtraction <- subtraction - forecasting$day2[i]
                  if(forecasting$day1[i]>subtraction){
                    forecasting$day1[i] - (subtraction)
                  } else {
                    forecasting$day2[i] <- 0
                    subtraction <- subtraction - forecasting$day2[i]
                    forecasting$day1 <- forecasting$day1 - subtraction
                  }
          }
        }
      }
    }
  }
      }
    }
  }
}

我尝试创建一个for循环来做同样的事情，但是在那里我可以控制哪些列的范围到减法，但是我真的不知道我在做什么，它根本没有得到正确的数字(抱歉，代码太乱了)：

for(x in 1:11){
    for(i in 1:n){
    ifelse(x==1, subtraction <- headcount$within10closures[i], subtraction <- (subtraction - (forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x])))    
    ifelse(forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x]>=subtraction, forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x] <- forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x] - subtraction, forecasting[i,grep("day10", colnames(forecasting))+1-x] <- 0)
    }    
  }

本质上，我要问的是，如何根据另一列的值，有效地在列之间累计减去，同时控制要减去的列数？

简化输入：

预测：(值可以是任意数字)

day0 | day1 | day2 | day3    
-----+------+------+------
1    |  2   |  4   |  18
10   |  10  |  10  |  10
7    |  10  |  10  |  10    

人数：(值可以是任意数字)

| within10closures |
        6
        10
        35

期望的结果：

day0 | day1 | day2 | day3    
-----+------+------+------
1    |  2   |  4   |  12
10   |  10  |  10  |  0
2    |  0   |  0   |  0      

数据

forecasting <- data.frame(matrix(rep(10, 12), nrow = 3))
colnames(forcasting) <- paste0("day", 0:3)

headcount <- data.frame(within10closures = c(6, 10, 35))

编辑：预测数据并不总是全部10，下面作为示例输入：

set.seed(1)
forecasting <- data.frame(matrix(sample(1:10, 12, replace = TRUE), nrow = 3))
colnames(forecasting) <- paste0("day", 0:3)

#   day0 day1 day2 day3
# 1    3   10   10    1
# 2    4    3    7    3
# 3    6    9    7    2

Answer 1

更新后审查：

数据：

set.seed(1234)
forecasting <- data.frame(
  day0=sample(1:10,4),
  day1=sample(1:10,4),
  day2=sample(1:10,4),
  day3=sample(1:10,4),
  day4=sample(1:10,4)
)
headcount <- data.frame(within10closures=c(6,10,25,12))

> print(forecasting)

  day0 day1 day2 day3 day4
1    2    9    7    3    3
2    6    6    5    9   10
3    5    1    6   10    2
4    8    2    4    6    8

代码：

for (i in 1:length(headcount$within10closures)) {
  v=headcount$within10closures[i]
  tmp <- c()

  if (sum(forecasting[i,]) - v < 0) {
    forecasting[i,] <- c(sum(forecasting[i,]) - v,rep(0,ncol(forecasting) - 1))
  } else {
    for (x in rev(forecasting[i,])) {
      tmp <- c(tmp, ifelse(x - v < 0, 0, x - v ))
      v <- ifelse(v - x < 1, 0, v - x)
    }

    forecasting[i,] <- rev(tmp)
  }
}

基本上，如果值大于行，则对要子字符串的值进行循环，将负值作为第一个元素构建行。

在对应的行上循环反转(rev)，并执行差异，如果有比当前值更多的子字符串，则设置为0。

然后从要删除的内容中删除值，如果值小于1 (0或负)，则将其设置为0。

最后，反转构建的向量(tmp)并设置为替换原始预测行。

这意味着：

> forecasting
  day0 day1 day2 day3 day4
1    2    9    7    0    0
2    6    6    5    9    0
3   -1    0    0    0    0
4    8    2    4    2    0

先前的答复：

这似乎得到了您想要的，而不是处理这个主版本中的负数，第二个版本如下：

forecasting <- data.frame(day0=rep(10,3),day1=rep(10,3),day2=rep(10,3),day3=rep(10,3))
headcount <- data.frame(within10closures=c(6,10,35))

nb <- rowSums(forecasting)-headcount$within10closures

result <- as.data.frame(t(sapply(nb, function(x) {
    c( 
      rep(10,x%/%10),
      ifelse(10-x%%10==10,0,10-x%%10),
      rep(0 , ( ncol(forecasting) - x%/%10 -1) ) 
    ) 
}
)))
colnames(result) <- paste0("day",1:ncol(forecasting))

首先计算每一行的和，然后减去相应的within10closures值。

现在，对于每个值( sapply循环)，我得到了包含满10的列数(普通除法x%/%10)、剩余部分和0的列数，以完成行。

对于余数(x%%10)，我们有两种情况，当它的值为0时，wwe希望显示0，而不是10，因此向量构造中的ifelse设置为0，如果得到0，则设置10减去余数。

这就给出了这样一个矩阵：

     [,1] [,2] [,3]
[1,]   10   10    5
[2,]   10   10    0
[3,]   10   10    0
[4,]    6    0    0

要使其返回到data.frame中，我们需要将其转换为t( )并强制它使用as.data.frame将其转换为data.frame，最后一种方法是用day1 to ncol(forecasting)命名列(可以从0命名为ncol(预测)-1如果需要使用0:(ncol(forecasting)-1)，请注意这里的括号以获得适当的值，在减法操作发生之前就会扩展范围)。

为了处理负数，我们需要更多的条件，因为-5%%10返回5：

result <- as.data.frame(t(sapply(nb, function(x) {
    c( 
      rep(10,ifelse(x%/%10>-1, x%/%10, 0) ),
      ifelse(x%%10==0,0,ifelse(x >0, 10 - x%%10, x) ),
      rep(0 , ( ncol(forecasting) - ifelse( x%/%10 > -1, x%/%10, 0) - 1 ) ) 
    ) 
}
)))

这里在主除法中增加了一个ifelse，得到0或一个正数，然后删除负数。

在剩余部分上再使用一个ifelse，只有在正的情况下才使用它，如果不是，则保留负值，即使它大于10。例如:您可能会得到类似于-35 0 0 0的行。