R：修改一个以来自多个先前行的数据为条件的变量答案

【问题标题】：R: modify a variable conditioned on data from multiple previous rowsR：修改一个以来自多个先前行的数据为条件的变量
【发布时间】：2018-11-23 02:52:03
【问题描述】：

您好，非常感谢您的帮助，我在之前的问题中确实找不到解决方案。

我有一个长格式的小标题（按 id 分组并按时间排列的行）。我想基于“varx”创建一个变量“eleg”。对于每个 ID，如果前 3 行中的“varx” == 0 和当前行 varx == 1，如果不是 = 0，则条件是“eleg”= 1。如果可能的话，使用 dplyr。

id <- c(1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3)
time <- c(1,2,3,4,5,6,7,1,2,3,4,5,6,1,2,3,4)
varx <- c(0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,1)
eleg <- c(0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)
table <- data.frame(id, time, varx, eleg)

在我的真实数据集中，条件是“在前 24 行中”，如果符合条件，同一个 ID 可能会多次出现 eleg == 1。

谢谢。

【问题讨论】：

您是要按id 组执行此操作还是遍历整个df？
谢谢！我会澄清的！

标签： r if-statement panel-data dplyr

【解决方案1】：

library(data.table)
df %>% 
mutate(elegnew = ifelse(Reduce("+", shift(df$varx, 1:3)) == 0 & df$varx == 1, 1, 0))

   id time varx eleg elegnew
1   1    1    0    0       0
2   1    2    0    0       0
3   1    3    0    0       0
4   1    4    0    0       0
5   1    5    1    1       1
6   1    6    1    0       0
7   1    7    0    0       0
8   2    1    0    0       0
9   2    2    1    0       0
10  2    3    1    0       0
11  2    4    1    0       0
12  2    5    1    0       0
13  2    6    1    0       0
14  3    1    0    0       0
15  3    2    0    0       0
16  3    3    0    0       0
17  3    4    1    1       1

【讨论】：

谢谢，我 group_by(id) 在 mutate 之前工作过！
虽然前 3 行中有 1 行，但它给了我 NA

【解决方案2】：

其中一种方法可能是

library(dplyr)

m <- 3     #number of times previous rows are looked back

df %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(eleg = ifelse(rowSums(sapply(1:m, function(k) lag(varx, n = k, order_by = id, default = 1) == 0)) == m & varx == 1, 
                       1, 
                       0)) %>%
  data.frame()

给了

   id time varx eleg
1   1    1    0    0
2   1    2    0    0
3   1    3    0    0
4   1    4    0    0
5   1    5    1    1
6   1    6    1    0
7   1    7    0    0
8   2    1    0    0
9   2    2    1    0
10  2    3    1    0
11  2    4    1    0
12  2    5    1    0
13  2    6    1    0
14  3    1    0    0
15  3    2    0    0
16  3    3    0    0
17  3    4    1    1

样本数据：

df <- structure(list(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
3, 3, 3, 3), time = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 
1, 2, 3, 4), varx = c(0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 
0, 0, 0, 1)), .Names = c("id", "time", "varx"), row.names = c(NA, 
-17L), class = "data.frame")

【讨论】：

【解决方案3】：

这是另一种方法，使用dplyr 和zoo：

library(dplyr)
library(zoo)

df %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(elegnew = as.integer(varx == 1 & 
                      rollsum(varx == 1, k = 4, align = "right", fill = 0) == 1))

# # A tibble: 17 x 5
# # Groups:   id [3]
# id  time  varx  eleg elegnew
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>   <int>
#   1    1.    1.    0.    0.       0
# 2    1.    2.    0.    0.       0
# 3    1.    3.    0.    0.       0
# 4    1.    4.    0.    0.       0
# 5    1.    5.    1.    1.       1
# 6    1.    6.    1.    0.       0
# 7    1.    7.    0.    0.       0
# 8    2.    1.    0.    0.       0
# 9    2.    2.    1.    0.       0
# 10    2.    3.    1.    0.       0
# 11    2.    4.    1.    0.       0
# 12    2.    5.    1.    0.       0
# 13    2.    6.    1.    0.       0
# 14    3.    1.    0.    0.       0
# 15    3.    2.    0.    0.       0
# 16    3.    3.    0.    0.       0
# 17    3.    4.    1.    1.       1

想法是按 id 分组，然后检查 a) varx 是否为 1 和 b) 前 3 行加上当前行 (k=4) 中 varx=1 事件的总和是否为 1（这意味着所有前 3必须为 0)。我假设 varx 是 0 或 1。

【讨论】：

谢谢，它有效。另外，感谢您的解释，确实 varx 是 0 或 1。

【解决方案4】：

您已要求提供dplyr 解决方案，最好是。
下面是一个base R，有一个函数可以适应“在前24行”，只需将n = 24传递给函数即可。

fun <- function(DF, crit = "varx", new = "eleg", n = 3){
  DF[[new]] <- 0
  for(i in seq_len(nrow(DF))[-seq_len(n)]){
    if(all(DF[[crit]][(i - n):(i - 1)] == 0) && DF[[crit]][i] == 1)
      DF[[new]][i] <- 1
  }
  DF
}


sp <- split(table[-4], table[-4]$id)
new_df <- do.call(rbind, lapply(sp, fun))
row.names(new_df) <- NULL
identical(table, new_df)
#[1] TRUE

请注意，如果您要创建一个新列 eleg，您可能不需要拆分 table[-4]，只需拆分 table，因为第 4 列尚不存在。
你可以做do.call(rbind, lapply(sp, fun, n = 24))，其余的都是一样的。

【讨论】：