使用dplyr时我无法更改数据帧的最后一个值。我想按用户和标记进行分组,并将时间更改为0,以获取组中的最后一个值/行。
user_id tag Time
1 268096674 1 3
2 268096674 1 10
3 268096674 1 1
4 268096674 1 0
5 268096674 1 9999
6 268096674 2 0
7 268096674 2 9
8 268096674 2 500
9 268096674 3 0
10 268096674 3 1
...
期望的输出:
user_id tag Time
1 268096674 1 3
2 268096674 1 10
3 268096674 1 1
4 268096674 1 0
5 268096674 1 0
6 268096674 2 0
7 268096674 2 9
8 268096674 2 0
9 268096674 3 0
10 268096674 3 1
...
我试图做过这样的事情,其中包括其他事情并且无法解决这个问题:
df %>%
group_by(user_id,tag) %>%
mutate(tail(Time) <- 0)
我也尝试添加一个行号,但无法将它们全部放在一起。任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分:11)
这是一个选项:
df %>%
group_by(user_id, tag) %>%
mutate(Time = c(Time[-n()], 0))
#Source: local data frame [10 x 3]
#Groups: user_id, tag
#
# user_id tag Time
#1 268096674 1 3
#2 268096674 1 10
#3 268096674 1 1
#4 268096674 1 0
#5 268096674 1 0
#6 268096674 2 0
#7 268096674 2 9
#8 268096674 2 0
#9 268096674 3 0
#10 268096674 3 0
我在这里做的是:创建现有列的矢量&#34; Time&#34;除了组中的最后一个元素之外的所有元素,其中包含索引n()
并使用0
作为最后一个元素添加到该向量{...}}进行连接。
请注意,在我的输出中,第10行中的Time值也会更改为0,因为它被视为该组的最后一个条目。
答案 1 :(得分:6)
我想提供一种替代方法,避免复制整个列(Time[-n()]
和replace
都做)并允许修改
library(data.table)
indx <- setDT(df)[, .I[.N], by = .(user_id, tag)]$V1 # finding the last incidences per group
df[indx, Time := 0L] # modifying in place
df
# user_id tag Time
# 1: 268096674 1 3
# 2: 268096674 1 10
# 3: 268096674 1 1
# 4: 268096674 1 0
# 5: 268096674 1 0
# 6: 268096674 2 0
# 7: 268096674 2 9
# 8: 268096674 2 0
# 9: 268096674 3 0
# 10: 268096674 3 0