Question

考虑长格式的任何数据帧（每一行是一个测量点）

            col1   col2
row.name11    A     0      
row.name12    A     1      
row.name13    A     0     
row.name14    A     0    
row.name15    B     0      
row.name16    B     0     
row.name17    B     1

col1表示参与者（这里只有2个人，A和B）。 col2以1表示在此测量点发生了一个事件（即，它表示状态例如从单身变为已婚）。

现在，我想创建一个变量，该变量对于事件之前的所有测量点都是0，对于事件发生的测量点是1，对于随后的所有测量点也是1。

             col1   col2  col3
row.name11    A     0     0 
row.name12    A     0     0
row.name13    A     1     1 
row.name14    A     0     1
row.name15    A     0     1
row.name16    B     0     0 
row.name17    B     0     0
row.name18    B     1     1

您对如何执行此操作有意见吗？非常感谢！

Answer 1

您正在寻找每组cumsum；这是使用ave

的基本R解决方案

transform(df, col3 = ave(col2, col1, FUN = cumsum))
#           col1 col2 col3
#row.name11    A    0    0
#row.name12    A    1    1
#row.name13    A    0    1
#row.name14    A    0    1
#row.name15    B    0    0
#row.name16    B    0    0
#row.name17    B    1    1

或者采用dplyr方式

library(dplyr)
df %>% group_by(col2) %>% mutate(col3 = cumsum(col2))

样本数据

df <- read.table(text =
    "            col1   col2
row.name11    A     0
row.name12    A     1
row.name13    A     0
row.name14    A     0
row.name15    B     0
row.name16    B     0
row.name17    B     1  ", header = T)

Answer 2

data.table解决方案。

df[, cummax(col2), by = col1]

位置：

df <- data.frame(
  col1 = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"), 
  col2 = c(0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L)
)

根据r中特定行上方和下方的值构建具有值的新列

2 个答案:

样本数据