Question

我正在尝试一个整洁的解决方案，以基于是否发生了某些事件来创建持续时间变量。在for循环中像

一样非常简单

    library(tidyverse)
    df <- tibble(event = c(0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1))
    df$dur <- NA
    df$dur[1]<-0 
    for(i in 2:nrow(df)){
    if(df$event[i]==0){
    df$dur[i] <- df$dur[i-1]+1
    }else{
    df$dur[i] <- 0
    }
    }
    print(df)

但是，我似乎找不到一个整洁的解决方案。我尝试使用purrr累加函数，但这给了我错误的输出

library(tidyverse)
df <- tibble(event = c(0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1))
df <- df %>% mutate(dur = case_when(event==1 ~ 0,
                        T~purrr::accumulate(event,~.x+1,.init=-1)[-1]))
print(df)

关于如何执行此操作的任何建议？

Answer 1

这是一种在cumsum时通过event == 1捕获您的群组的方法，即

library(dplyr)

df %>% 
 group_by(grp = cumsum(event == 1)) %>% 
 mutate(dur = seq(n()) - 1)

which gives,

# A tibble: 12 x 3
# Groups:   grp [5]
   event   grp   dur
   <dbl> <int> <dbl>
 1     0     0     0
 2     0     0     1
 3     0     0     2
 4     0     0     3
 5     1     1     0
 6     0     1     1
 7     0     1     2
 8     1     2     0
 9     1     3     0
10     0     3     1
11     0     3     2
12     1     4     0

注意：如果需要，您可以ungroup并删除列grp

整洁地创建递归变量

1 个答案: