Question

我想知道“参与者”列中的每个组，何时“信号”列中的值“ 1”首次出现（由参与者）。值“ 1”的计数应指向该组。

这是示例数据帧

> dfInput <- data.frame(Participants=c( 'A','A','A','B','B','B','B','C','C'), Signal=c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1,0))
> dfInput

  Participants Signal
1            A      0
2            A      1
3            A      1
4            B      0
5            B      0
6            B      0
7            B      1
8            C      1
9            C      0

这是我正在寻找的输出：

> dfOutput <-data.frame(Participants=c( 'A','B','C'), RowNumberofFirst1=c(2, 4, 1))
> dfOutput


  Participants RowNumberofFirst1
1            A          2
2            B          4
3            C          1

问题与此类似：Find first occurence of value in group using dplyr mutate 但是，我无法对其进行相应的修改以创建我的输出df

Answer 1

我认为这就是您要寻找的

library(dplyr)
dfInput %>% 
  group_by(Participants) %>% 
  summarise(RowNumberofFirst1 = which(Signal == 1)[1])

Answer 2

通过aggregate

的另一个基数R

aggregate(Signal~Participants, dfInput, function(i)which(i == 1)[1])

#  Participants Signal
#1            A      2
#2            B      4
#3            C      1

Answer 3

dfInput <- data.frame(Participants=c( 'A','A','A','B','B','B','B','C','C'), 
                      Signal=c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1,0))

library(dplyr)

dfInput %>%
  group_by(Participants) %>%                             # for each Participant
  summarise(NumFirst1 = min(row_number()[Signal == 1]))  # get the minimum number of row where signal equals 1

# # A tibble: 3 x 2
#   Participants NumFirst1
#   <fct>            <int>
# 1 A                    2
# 2 B                    4
# 3 C                    1

如果您要返回已标识的行（即所有列值），可以使用以下方法：

set.seed(5)

dfInput <- data.frame(Participants=c( 'A','A','A','B','B','B','B','C','C'), 
                      Signal=c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1,0),
                      A = sample(c("C","D","F"),9, replace = T),
                      B = sample(c("N","M","K"),9, replace = T))

library(dplyr)

dfInput %>%
  group_by(Participants) %>%
  filter(row_number() == min(row_number()[Signal == 1])) %>%
  ungroup()

# # A tibble: 3 x 4
#   Participants Signal A     B    
#   <fct>         <dbl> <fct> <fct>
# 1 A                 1 F     N    
# 2 B                 1 D     N    
# 3 C                 1 F     M

因此，在这种情况下，您使用filter为每个参与者返回等于最小行号的行，其中Signal为1。

Answer 4

使用tidyverse：

 dfInput%>%
   group_by(Participants)%>%
   mutate(max=cumsum(Signal),
          RowNumberofFirst1=row_number())%>%
   filter(max==1)%>%
   top_n(-1,RowNumberofFirst1)%>%
   select(Participants,RowNumberofFirst1)
# A tibble: 3 x 2
# Groups:   Participants [3]
  Participants RowNumberofFirst1
  <fct>                    <int>
1 A                            2
2 B                            4
3 C                            1

Answer 5

以下是基于R的解决方案：

dfInput <- data.frame(Participants=c( 'A','A','A','B','B','B','B','C','C'), Signal=c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1,0))
tapply(dfInput$Signal, dfInput$Participants, FUN=function(x) min(which(x==1)))
# > tapply(dfInput$Signal, dfInput$Participants, FUN=function(x) min(which(x==1)))
# A B C 
# 2 4 1

如果您想要一个数据框，可以这样做：

first1 <- tapply(dfInput$Signal, dfInput$Participants, FUN=function(x) min(which(x==1)))
data.frame(Participants=names(first1), f=first1)

这是data.table的变体：

library("data.table")
setDT(dfInput)
dfInput[, which(Signal==1)[1], "Participants"]

通过组确定值的首次出现及其在组中的位置

5 个答案: