Question

假设我有这样的数据集：

df <- data.frame(id = c(1, 1, 1, 2, 2),
                 score = c(0, 3, 2, 3, 3))

即，

如果在该行上的得分是数据集中该点之前的所有得分中的最佳（最大），则如何添加“是”的新列，否则为“否”。所以，我希望它回归：

   id score improvement
1   1   0        No
2   1   3        Yes
3   1   2        No
4   2   3        No
5   2   3        No

感谢您的帮助！

Answer 1

您可以轻松地使用dplyr这样做。

library(dplyr)

 df %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(max_score = ifelse(score == max(score) & min_rank(score) > 1, "Yes", "No"))

Source: local data frame [5 x 3]
Groups: id [2]

     id score max_score
  <dbl> <dbl>     <chr>
1     1     0        No
2     1     3       Yes
3     1     2        No
4     2     3        No
5     2     3        No

编辑：已修复以匹配预期输出。

Answer 2

根据预期的输出，这可能有帮助

library(data.table)
i1 <- setDT(df)[, improvement := "No"
       ][, .I[uniqueN(score)>1 & score==max(score)], id]$V1
df[i1, improvement := "Yes"]
df
#    id score improvement
#1:  1     0          No
#2:  1     3         Yes
#3:  1     2          No
#4:  2     3          No
#5:  2     3          No

说明的

逻辑不明确。但是，似乎OP想要创建“改进”专栏，其中“是”仅适用于那些拥有多个“得分”并且其中包含最大score的“id”，而“id”则为“在这种情况下，2'具有相同的“得分”，因此保留为“否”。

在上面的解决方案中，我们将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df)），创建一个只有“No”值的“改进”列，然后获取行索引（{对于那些拥有多个.I'得分'（unique）和（uniqueN(score)>1）并且'得分'是最大值的人{{}}，我会按'id'分组{{}} {1}}）。在&上使用此功能，我们将（score == max(score)）“改进”分配给“是”

Answer 3

以下是基础R解决方案：

df$improvement <- factor(ave(df$score, df$id,
                            FUN=function(i) c(Inf, head(cummax(i), -1)) < i),
                         labels=c("No", "Yes"))

第一次观察始终为“否”的想法，即通过预先填充Inf，然后cummax来实现，以查看先前观察是否有改进。 ave允许此操作在组上进行。我将结果包含在factor中，用yes / no标签表示值。

R表示分数是否达到该点的最佳值的新列

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