Question

我有一个data.frame（DF），如下所示：

      [ID]   [Value]  
[1]   ID_1    5
[2]   ID_2    6
[3]   ID_2    9
[4]   ID_3    1
[5]   ID_3    445
[6]   ID_3    10
          etc.

我需要的是通过ID列对观察结果进行核心化（向后），以便解决方案看起来像：

       [ID]    [Value]  [Observation] 
  [1]  ID_1     5       1
  [2]  ID_2     6       2
  [3]  ID_2     9       1
  [4]  ID_3     1       3
  [5]  ID_3     445     2
  [6]  ID_3     10      1
            etc.

所有这些都是灵活的，因为观察的数量可能不同。如果可能的话会很棒使用基础R解决方案。我找到了一个从1开始计算的解决方案：

DF$Observation<-do.call(c, lapply(unique(DF$ID), function(enum){
  seq(sum(DF$ID==enum))
}))

好吧，如果它以任何方式帮助原始数据存储在列表中，每个＆＃34; ID _＆＃34;作为num矢量。也许从这里开始更简单，并且将代码保存在＆＃34;向后＆＃34;顺序。

myList <- list(ID_1 = 5, ID_2=c(6,9),ID_3=c(1,445,10))

Answer 1

我们可以尝试ave

 DF$Observation <- with(DF, ave(Value, ID, FUN= function(x) rev(seq_along(x))))
 DF$Observation
 #[1] 1 2 1 3 2 1

数据

DF <- data.frame(ID=c('ID_1', 'ID_2', 'ID_2', 'ID_3', 'ID_3', 'ID_3'),
     Value=c(5,6,9,1, 445, 10), stringsAsFactors=FALSE)

在R

1 个答案:

数据