Сдвиг положения ячейки на основе числа в столбце

У меня есть следующие данные

    hour   day month buy_call_cross_zero sell_call_position
   <dbl> <int> <dbl>               <dbl> <chr>             
 1     9     5     4                   0 NA                
 2    10     5     4                   0 NA                
 3    11     5     4                   0 NA                
 4    12     5     4                   0 NA                
 5    13     5     4                   0 NA                
 6    14     5     4                   0 NA                
 7    15     5     4                   0 NA                
 8    16     5     4                   0 NA                
 9     9     8     4                   2 sell              
10    10     8     4                   0 NA

В столбце buy_call_cross_zero у меня есть число, а в столбце sell_call_position слово «продать» — в приведенном выше примере они соответствуют 2 и sell. Однако в других наблюдениях у меня есть следующее:

> so[113:120, 1:5]
# A tibble: 8 × 5
# Groups:   day, month [1]
   hour   day month buy_call_cross_zero sell_call_position
  <dbl> <int> <dbl>               <dbl> <chr>             
1     9    25     4                   3 sell              
2    10    25     4                   0 NA                
3    11    25     4                   0 NA                
4    12    25     4                   0 NA                
5    13    25     4                   0 NA                
6    14    25     4                   0 NA                
7    15    25     4                   0 NA                
8    16    25     4                   0 NA

А также:

> so[153:160, 1:5]
# A tibble: 8 × 5
# Groups:   day, month [1]
   hour   day month buy_call_cross_zero sell_call_position
  <dbl> <int> <dbl>               <dbl> <chr>             
1     9     2     5                   5 sell              
2    10     2     5                   0 NA                
3    11     2     5                   0 NA                
4    12     2     5                   0 NA                
5    13     2     5                   0 NA                
6    14     2     5                   0 NA                
7    15     2     5                   0 NA                
8    16     2     5                   0 NA

Я хочу сдвинуть sell_call_position наблюдение sell вниз в зависимости от числа в столбце buy_call_cross_zero. Итак, в первом примере ожидаемый результат будет:

> so[113:120, 1:5]
# A tibble: 8 × 5
# Groups:   day, month [1]
   hour   day month buy_call_cross_zero sell_call_position
  <dbl> <int> <dbl>               <dbl> <chr>             
1     9    25     4                   3 REMOVED              
2    10    25     4                   0 NA                
3    11    25     4                   0 sell                
4    12    25     4                   0 NA                
5    13    25     4                   0 NA                
6    14    25     4                   0 NA                
7    15    25     4                   0 NA                
8    16    25     4                   0 NA

Во втором примере это будет:

> so[153:160, 1:5]
# A tibble: 8 × 5
# Groups:   day, month [1]
   hour   day month buy_call_cross_zero sell_call_position
  <dbl> <int> <dbl>               <dbl> <chr>             
1     9     2     5                   5 REMOVED              
2    10     2     5                   0 NA                
3    11     2     5                   0 NA                
4    12     2     5                   0 NA                
5    13     2     5                   0 sell                
6    14     2     5                   0 NA                
7    15     2     5                   0 NA                
8    16     2     5                   0 NA

Данные:

df = structure(list(hour = c(9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 
11, 12, 13, 14, 15, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16), day = c(5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 
10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 
16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 
17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 
19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 
23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 
24L, 24L, 24L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 26L, 26L, 
26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 
29L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L), month = c(4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 
5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5), buy_call_cross_zero = c(0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, NA, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), sell_call_position = c("NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "sell", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", NA, "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "sell", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "sell", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"sell", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA")), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -168L), groups = structure(list(
    day = c(1L, 2L, 3L, 5L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 15L, 16L, 
    17L, 18L, 19L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 29L, 30L), month = c(5, 
    5, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
    4), .rows = structure(list(145:152, 153:160, 161:168, 1:8, 
        9:16, 17:24, 25:32, 33:40, 41:48, 49:56, 57:64, 65:72, 
        73:80, 81:88, 89:96, 97:104, 105:112, 113:120, 121:128, 
        129:136, 137:144), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of", 
    "vctrs_vctr", "list"))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -21L), .drop = TRUE))

Будет ли сдвиг происходить в пределах определенного набора строк (например, только в течение одного и того же дня) и события на sell_call_position происходят только один раз в день?

— 06.05.2024 09:57

Да, сдвиг должен происходить только каждый день - т.е. каждый день независим от предыдущего. Да, это происходит только один раз в день.

— 06.05.2024 11:49

r tidyverse

06.05.2024 09:49

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Это то, что вам нужно?

within(df, {
  idx = which(sell_call_position != "NA") 
  sell_call_position[idx + buy_call_cross_zero[idx]] = sell_call_position[idx]
  sell_call_position[idx] = "REPLACED"
  rm(idx)
})

дает

    hour day month buy_call_cross_zero sell_call_position
1      9   5     4                   0                 NA
2     10   5     4                   0                 NA
3     11   5     4                   0                 NA
4     12   5     4                   0                 NA
5     13   5     4                   0                 NA
6     14   5     4                   0                 NA
7     15   5     4                   0                 NA
8     16   5     4                   0                 NA
9      9   8     4                   2           REPLACED
10    10   8     4                   0                 NA
11    11   8     4                   0               sell
12    12   8     4                   0                 NA
13    13   8     4                   0                 NA
14    14   8     4                   0                 NA
15    15   8     4                   0                 NA
16    16   8     4                   0                 NA
17     9   9     4                  NA               <NA>
...

Я предлагаю реорганизовать, то есть стандартизировать внешний вид "NA", NA, ... на предыдущем шаге.

такое плавное использование within, мне нравится. Спасибо

— 06.05.2024 11:39

06.05.2024 10:17

Это то, что я придумал, но это справедливо только в том случае, если смена происходит только в течение каждого дня и в день бывает только одна смена.

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  group_by(day, month) %>%
  mutate(shift = max(replace_na(buy_call_cross_zero, 0)),
         buy_call_cross_zero = lag(buy_call_cross_zero, shift[1], default = 0),
         sell_all_position = case_when(
           !is.na(sell_call_position) ~ "REMOVED",
           !is.na(buy_call_cross_zero) ~ lag(sell_call_position, shift[1])
         )
  )

Решение @Friede выглядит намного проще и будет работать в несколько смен в день, но оно также может сдвигать ситуацию на несколько дней.

Кроме того, , как уже заметил @Friede , ваш df имеет "NA" (саму строку с двумя символами) вместо фактически отсутствующих значений NA.

06.05.2024 10:44