我认为这很简单,但失败了,无法从任何地方找到答案。
示例数据如下所示。我从1:x运行nro并在随机点重新启动。我想创建一个ind变量,第一次运行为1,第二次运行为2 ......
tbl <- tibble(nro = c(rep(1:3, 1), rep(1:5, 1), rep(1:4, 1)))
最终结果应如下所示:
tibble(nro = c(rep(1:3, 1), rep(1:5, 1), rep(1:4, 1)),
ind = c(rep(1, 3), rep(2, 5), rep(3, 4)))
# A tibble: 12 x 2
nro ind
<int> <dbl>
1 1 1
2 2 1
3 3 1
4 1 2
5 2 2
6 3 2
7 4 2
8 5 2
9 1 3
10 2 3
11 3 3
12 4 3
我以为我可以用ifelse
做点什么,但却失败了。
tbl %>%
mutate(ind = ifelse(nro < lag(nro), 1 + lag(ind), 1))
我认为这需要某种循环。
答案 0 :(得分:4)
您可以在group_by
变量上使用nro
,然后点击row_number()
:
tbl %>%
group_by(nro) %>%
mutate(ind = row_number())
# A tibble: 12 x 2
# Groups: nro [4]
# nro ind
# <int> <int>
# 1 1 1
# 2 2 1
# 3 3 1
# 4 4 1
# 5 1 2
# 6 2 2
# 7 3 2
# 8 4 2
# 9 1 3
# 10 2 3
# 11 3 3
# 12 4 3
受docendo discimus评论启发
tbl <- tibble(nro = c(rep(1:3, 1), rep(1:5, 1), rep(1:4, 1)))
tbl %>%
mutate(ind = cumsum(nro == 1))
但是,这仅限于以1开头的序列,因为只累计TRUE
的{{1}}值。
因此,你应该考虑使用它:
nro == 1