在[R]中,为组的每个值生成新变量

时间:2013-06-14 12:32:25

标签: r syntax grouping time-series

我有id变量和日期变量,其中给定id(面板)有多个日期。我想基于给定id的任何年份是否满足逻辑条件来生成新变量。我不知道如何编码它所以请不要将以下内容作为R代码,就像逻辑伪代码一样。像

这样的东西
foreach(i in min(id):max(id)) {
if(var1[yearvar[1:max(yearvar)]=="A") then { newvar==1}
}

举个例子:

ID     Year     Letter
1     1999        A
1     2000        B
2     2000        C
3     1999        A

应该返回newvar     1     1     0     1

由于data[ID==1]在某些年份中包含A,因此在2000年==1也应该Letter==B,尽管当年{{1}}。

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

以下是使用plyr的解决方案:

library(plyr)
a <- ddply(dat, .(ID), summarise, newvar = as.numeric(any(Letter == "A")))
merge(ID, a, by="ID")

答案 1 :(得分:1)

这是一种用基础R来接近它的方法:

#Find which ID meet first criteria
withA <- unique(dat$ID[dat$Letter == "A"])

#add new column based on whether ID is in withA
dat$newvar <- as.numeric(dat$ID %in% withA)

#    ID Year Letter newvar
# 1  1 1999      A      1
# 2  1 2000      B      1
# 3  2 2000      C      0
# 4  3 1999      A      1

答案 2 :(得分:1)

不使用包裹:

dat <- data.frame(
    ID = c(1,1,2,3),
    Year = c(1999,2000,2000,1999),
    Letter = c("A","B","C","A")
)
tableData <- table(dat[,c("ID","Letter")])
newvar <- ifelse(tableData[dat$ID,"A"]==1,1,0)
dat <- cbind(dat,newvar)

#  ID Year Letter newvar
#1  1 1999      A      1
#2  1 2000      B      1
#3  2 2000      C      0
#4  3 1999      A      1