Question

输入：

df<-data.frame(df<-data.frame(ID=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17),
P=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3),
G=c(0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0),
NPO=c(1,NA,NA,NA,NA,1,NA,NA,NA,NA,NA,NA,1,NA,NA,1,NA),   
PO=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,0,0,0,1,1,1,1,1),
T=c(0,1,2,NA,NA,1,2,3,5,NA,NA,NA,1,2,4,0,1))

我想生成一个新列“ C”，该列以“ 1”指示“ T”列中的非“ NA”单元格具有与“ G”列中的“ 1”相对应的端点，并且起点以“ NPO”列中的“ 1”开头。

“ PO”和“ P”列可用于帮助指示是否有新数据段要检查？在任何给定的“ P”值运行中，新列“ C”中将永远只运行一次“ 1”，并且最多与“ PO”中的运行次数一样长。每当“ NPO”中的值为“ 1”或在“ G”中的值为“ 1”之后，PO值都会重置。 “ P”随着“ G”中的每“ 1”而增加。

我尝试了一些ifelse语句，但是不知道如何指示与同一行不同的行，或者如何在不参考我要创建的列的情况下这样做。

输出：

df<-data.frame(ID=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17),
P=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3),
G=c(0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0),
NPO=c(1,NA,NA,NA,NA,1,NA,NA,NA,NA,NA,NA,1,NA,NA,1,NA),   
PO=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,0,0,0,1,1,1,1,1),
T=c(0,1,2,NA,NA,1,2,3,5,NA,NA,NA,1,2,4,0,1),
C=c(0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0))

ID P  G  NPO PO T   C
1  1  0  1   1  0   0
2  1  0  NA  1  1   0
3  1  0  NA  1  2   0
4  1  0  NA  1  NA  0
5  1  0  NA  1  NA  0
6  1  0  1   2  1   1
7  1  0  NA  2  2   1
8  1  0  NA  2  3   1
9  1  1  NA  2  5   1
10 2  0  NA  0  NA  0
11 2  0  NA  0  NA  0
12 2  0  NA  0  NA  0
13 2  0  1   1  1   1
14 2  0  NA  1  2   1
15 2  1  NA  1  4   1
16 3  0  1   1  0   0
17 3  0  0   1  1   0

Answer 1

使用fill中的tidyr函数。这完全基于将T中向上连续的非缺失值填充为1，并将0放置在其他位置。

我根本不使用P，NPO或PO列。如果那没有道理，您可能需要详细说明。

df$result = ifelse(is.na(df$T), 0, NA)
df$result[df$G == 1] = 1
df = tidyr::fill(df, result, .direction = "up")
df$result[is.na(df$result)] = 0
df
all(df$C == df$result)
# [1] TRUE

Answer 2

以下是使用dplyr的方法：

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(P, PO) %>%
  mutate(C = +(first(NPO == 1) & last(G == 1)))

# A tibble: 17 x 7
# Groups:   P, PO [5]
      ID     P     G   NPO    PO     T     C
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
 1     1     1     0     1     1     0     0
 2     2     1     0    NA     1     1     0
 3     3     1     0    NA     1     2     0
 4     4     1     0    NA     1    NA     0
 5     5     1     0    NA     1    NA     0
 6     6     1     0     1     2     1     1
 7     7     1     0    NA     2     2     1
 8     8     1     0    NA     2     3     1
 9     9     1     1    NA     2     5     1
10    10     2     0    NA     0    NA     0
11    11     2     0    NA     0    NA     0
12    12     2     0    NA     0    NA     0
13    13     2     0     1     1     1     1
14    14     2     0    NA     1     2     1
15    15     2     1    NA     1     4     1
16    16     3     0     1     1     0     0
17    17     3     0    NA     1     1     0

根据其他列但行不同的其他条件，有选择地将数据拉入新列

2 个答案: