我有以下数据框(示例数据),其中包含针对不同种群的不同鸟类对的不同DVD录制日期:
PairID BroodRef DVDdate
1 512 2004-05-22
1 512 2004-05-30
1 512 2004-05-26
1 588 2004-06-30
1 588 2004-07-04
1 588 2004-07-09
2 673 2004-07-19
3 543 2004-06-03
3 543 2004-06-07
3 543 2004-06-11
3 620 2004-07-19
3 39 2005-05-19
3 39 2005-05-23
我想要的是每对的育雏编号,例如:
PairID BroodRef DVDdate BroodNumber
1 512 2004-05-22 1
1 512 2004-05-30 1
1 512 2004-05-26 1
1 588 2004-06-30 2
1 588 2004-07-04 2
1 588 2004-07-09 2
2 673 2004-07-19 1
3 543 2004-06-03 1
3 543 2004-06-07 1
3 543 2004-06-11 1
3 620 2004-07-19 2
3 39 2005-05-19 3
3 39 2005-05-23 3
我试过了
ddply(df,.(PairID),transform,BroodNumber = dense_rank(BroodRef))
我在另一个问题上看到了,但这导致了对3,BroodRef 39是BroodNumber 1而不是它应该是3。
感谢任何帮助!
答案 0 :(得分:2)
我们可以使用rleid()
中的data.table
来创建基于BroodRef
的序列,按PairID
分组。
library(data.table)
setDT(df)[,BroodNumber := rleid(BroodRef), by = PairID]
# PairID BroodRef DVDdate BroodNumber
# 1: 1 512 2004-05-22 1
# 2: 1 512 2004-05-30 1
# 3: 1 512 2004-05-26 1
# 4: 1 588 2004-06-30 2
# 5: 1 588 2004-07-04 2
# 6: 1 588 2004-07-09 2
# 7: 2 673 2004-07-19 1
# 8: 3 543 2004-06-03 1
# 9: 3 543 2004-06-07 1
#10: 3 543 2004-06-11 1
#11: 3 620 2004-07-19 2
#12: 3 39 2005-05-19 3
#13: 3 39 2005-05-23 3
答案 1 :(得分:1)
我们可以使用dplyr
library(dplyr)
df1 %>%
group_by(PairID) %>%
mutate(BroodNumber = match(BroodRef, unique(BroodRef)))
# PairID BroodRef DVDdate BroodNumber
# (int) (int) (chr) (int)
#1 1 512 2004-05-22 1
#2 1 512 2004-05-30 1
#3 1 512 2004-05-26 1
#4 1 588 2004-06-30 2
#5 1 588 2004-07-04 2
#6 1 588 2004-07-09 2
#7 2 673 2004-07-19 1
#8 3 543 2004-06-03 1
#9 3 543 2004-06-07 1
#10 3 543 2004-06-11 1
#11 3 620 2004-07-19 2
#12 3 39 2005-05-19 3
#13 3 39 2005-05-23 3