Question

我的数据看起来像这样。每次id都被观察过几次。 main是每次观察的结果。

我需要做的是每次main改变时增加，所以每次观察结果与前一次不同。

例如，id第一个观察结果为20，然后是30，然后是12的连续。

> dtd
  id main ep
1   1   20  1
2   1   30  1
3   1   12  1
4   1   12  1
5   1   12  1
6   1   15  1
7   1   15  1
8   2   30  1
9   2   12  1
10  2   12  1
11  2   23  1
12  2   23  1

我最终需要的是这个

> dtd
   id main ep
1   1   20  1
2   1   30  2
3   1   12  3
4   1   12  3
5   1   12  3
6   1   15  4
7   1   15  4
8   2   30  1
9   2   12  2
10  2   12  2
11  2   23  3
12  2   23  3

因此，每次id发生变化时都要增加。

任何建议都非常欢迎。

我想出了这个循环，但它非常麻烦。

for(i in 2:nrow(dtd)){
  if(dtd$id[i] == dtd$id[i-1] & dtd$main[i] != dtd$main[i-1] ){
     dtd$ep[i] = dtd$ep[i-1] + 1 
 }
  if(dtd$id[i] == dtd$id[i-1] & dtd$main[i] == dtd$main[i-1] ){
    dtd$ep[i] = dtd$ep[i-1]
  }
}

谢谢

数据

dtd <- structure(list(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2), main = c(20, 
    30, 12, 12, 12, 15, 15, 30, 12, 12, 23, 23), ep = c(1, 2, 3, 
    3, 3, 4, 4, 1, 2, 2, 3, 3)), .Names = c("id", "main", "ep"), row.names =
    c(NA, -12L), class = "data.frame")

Answer 1

您可以使用ave：

DF$ep <- ave(DF$main, DF$id, FUN = function(x) cumsum(c(1L, diff(x) != 0)))

给出了

   id main ep
1   1   20  1
2   1   30  2
3   1   12  3
4   1   12  3
5   1   12  3
6   1   15  4
7   1   15  4
8   2   30  1
9   2   12  2
10  2   12  2
11  2   23  3
12  2   23  3

我发现cumsum和diff难以使用和调试，所以我会改用

library(data.table)
setDT(DF)[, ep := rleid(main), by=id]

给出了

    id main ep
 1:  1   20  1
 2:  1   30  2
 3:  1   12  3
 4:  1   12  3
 5:  1   12  3
 6:  1   15  4
 7:  1   15  4
 8:  2   30  1
 9:  2   12  2
10:  2   12  2
11:  2   23  3
12:  2   23  3

R增量 - 避免循环

1 个答案: