如何统计有多少元素以惯用的方式满足条件？

有这样的数据：如何统计有多少元素以惯用的方式满足条件？

> data 
[1] 1290603356 1290603360 1290603350 1290603344 1290603340 1290603373 
[7] 1290603354 1290603359 1290603345 1290603363 1290603357 1290603354 
[13] 1290603364 1290603349 1290603352 1290603365 1290603349 1290603343 
[19] 1290603339 1290603343 
> offsets <- c(0, 0.5,1,2,4,8,24,4*24,7*24) * 3600) 
[1] 1800 3600 7200 14400 28800 86400 345600 604800 
> myoffsets <- min(data)+offsets

之中，UNIX时代的列表和偏移量的列表（0.5小时，1H，2H，4H ...）我希望能够绘制有多少的历元是< =比分钟（数据）+偏移量

在这个例子中这将是

1 20 20 20 20 20 20 20

我已经发现如何与一个for循环做到这一点：

for(i in c(1:length(myoffsets))) myres$x[i] <- length(data[data <= myoffsets[i]])

但是我敢肯定，如果做到这一点并不复杂，那么还有更习惯的方式吗？

来源

2010-11-30 user525602

建议1：稍微更惯用的方法是将取代

长度（数据[数据< = myoffsets [I]]）

与

总和（数据< = myoffsets [i]）

这样，您不会最终为myoffsets中的每个值取data的子集，只计算其长度并丢弃。

建议2：for中的c()是多余的。使用较少的按键时，以下操作完全相同：for(i in 1:length(myoffsets))。

最后，如果你愿意摆脱明确的循环，这样的事情可能是你的味道：

迈尔斯$ X < - sapply（myoffsets，函数（O）和（数据< = o））

来源

2010-11-30 19:17:23 NPE

这看起来不错。现在看起来好多了。感谢您帮助初学者！（数据）+ c（0,0.5,1,2,4,8,24,4 * 24,7），其中， * 24）* 3600）） df $ cnt < - sapply（df $ offset，function（o）sum（data <= o）） – user525602 2010-11-30 20:34:14

plot(subset(data, data <= min(data+offset)))

来源

2010-11-30 19:45:16

如何统计有多少元素以惯用的方式满足条件？

回答

相关问题