Question

我正在尝试做一些类似滞后的事情，但是跨越而不是群体内部。样本数据：

df <- data.frame(flag = c("A", "B", "A", "B", "B", "B", "A", "B", "B", "A", "B"),
                 var = c("AB123","AC124", "AD125", "AE126",
                          "AF127", "AG128", "AF129",
                          "AG130","AH131",
                          "AHI132", "AJ133"))
)

每个旗帜的目标=＆＃34; B＆＃34;是用以前的var值创建lagvar，其中flag =＆＃34; A＆＃34;。

这将显示所需的输出：

df1 <- data.frame(flag = c("A", "B", "A", "B", "B", "B", "A", "B", "B", "A", "B"),
                 var = c("AB123","AC124", "AD125", "AE126",
                          "AF127", "AG128", "AF129",
                          "AG130","AH131",
                          "AHI132", "AJ133"),
                 lagvar = c("","AB123","","AD125","AD125","AD125","","AF129","AF129","","AHI132")
)

首选dplyr解决方案，但我不挑剔！

编辑：我找到了一个使用动物园套餐的解决方案，但是如果其他人有更好的想法我很感兴趣。

df$lagvar <- ifelse(df$flag == "A", df$var, NA)

df <- df %>% 
        mutate(lagvar = na.locf(lagvar)

Answer 1

你走了。我使用了NA而不是空格，但您可以根据需要进行调整：

df %>% mutate(lagvar = ifelse(flag == "A", as.character(var), NA),
              lagvar = zoo::na.locf(lagvar),
              lagvar = ifelse(flag == "A", NA, lagvar))
#    flag    var lagvar
# 1     A  AB123   <NA>
# 2     B  AC124  AB123
# 3     A  AD125   <NA>
# 4     B  AE126  AD125
# 5     B  AF127  AD125
# 6     B  AG128  AD125
# 7     A  AF129   <NA>
# 8     B  AG130  AF129
# 9     B  AH131  AF129
# 10    A AHI132   <NA>
# 11    B  AJ133 AHI132

Answer 2

我的解决方案有点复杂。我们的想法是找出每个B应该分配的A的位置，然后用一个表连接，该表只包含带有标志A的行。

df %>%
  mutate(pos=cumsum(flag == "A")) %>%
  left_join(
    df %>%
      filter(flag == "A") %>%
      mutate(pos=1:n()) %>%
      select(pos, lagvar=var),
    by="pos") %>%
  mutate(lagvar=ifelse(flag == "A", "", as.character(lagvar)))

#    flag    var pos lagvar
# 1     A  AB123   1       
# 2     B  AC124   1  AB123
# 3     A  AD125   2       
# 4     B  AE126   2  AD125
# 5     B  AF127   2  AD125
# 6     B  AG128   2  AD125
# 7     A  AF129   3       
# 8     B  AG130   3  AF129
# 9     B  AH131   3  AF129
# 10    A AHI132   4       
# 11    B  AJ133   4 AHI132

dplyr跨群体

2 个答案: