我有一个数据框,其中的变量将我的观察结果(ID)分组,另一个变量是分类的(type)。我正在R中工作,正在尝试创建一个新变量,该变量计算ID(数据是时间序列)中同一类型的连续观察值。请参阅下面的示例表-计数器是我要创建的变量。是否计数为0并不重要。
dat <- data.frame(id = c(rep("a", 7), rep("b", 4)),
type = c(0, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 2, 0),
counter = c(0, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 1, 0))
到目前为止,我虽然无法以最有效的方式进行计数,但仍在分组(ID)内这样做并有效地在type = 1和type = 2之间切换。使计数器在下面。关于如何有效执行此操作的任何想法?谢谢。
dat$counter <- 0
counter <- 0
for(i in 1:nrow(dat)){
if(dat[i,"type"] != 0){
counter <- counter + 1
dat[i,"count"] <- counter
# use to differentiate between 1 and 2?
this_group <- dat[i,"type"]
}
if(dat[i,"type"] == 0){
counter <- 0
}
}
答案 0 :(得分:3)
对于每个id
,type
和以type
0开头的连续行,使用ave
和seq_along
创建一个序列。不使用任何软件包:
transform(dat,
counter = (type > 0) * ave(type, id, type, cumsum(type == 0), FUN = seq_along))
给予:
id type counter
1 a 0 0
2 a 1 1
3 a 1 2
4 a 2 1
5 a 2 2
6 a 0 0
7 a 1 1
8 b 1 1
9 b 1 2
10 b 2 1
11 b 0 0
答案 1 :(得分:1)
library(dplyr)
dat %>%
mutate(counter = case_when(
type == 0 ~ 0,
id != lag(id) ~ 1,
type != lag(type) ~ 1
)) %>%
mutate(counter = case_when(
id != lag(id) ~ 1,
type == lag(type) ~ lag(counter) + 1,
T ~ counter
))
结果:
id type counter
1 a 0 0
2 a 1 1
3 a 1 2
4 a 2 1
5 a 2 2
6 a 0 0
7 a 1 1
8 b 1 1
9 b 1 2
10 b 2 1
11 b 0 0
注意:在两个case_when()
参数中都重复了一些代码,但是这些重复对于覆盖许多条件是必需的。
我在各种条件下测试了此代码,它看起来很健壮。它不处理的一件事是,如果您在最后一个值处重复(由于我使用NA
,它将返回lag()
)。
这段较长的代码也涵盖了这种情况,并且(我认为)无论您使用哪种代码,都可以使用:
dat %>%
mutate(counter = case_when(
type == 0 ~ 0,
type != lag(type) ~ 1
)) %>%
mutate(counter = case_when(
id != lag(id) ~ 1,
type == lag(type) ~ lag(counter) + 1,
T ~ counter
)) %>%
mutate(counter = case_when(
is.na(counter) ~ lag(counter) + 1,
T ~ counter
))