如果在 R 中也更新了其他一些观察值，则更改值

Question

我将不胜感激以下方面的帮助。这是一些玩具数据：

df <- data.frame(id1 = c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3),
                 V1 = c(5, 10, 5, 15, 30, 1, 1, 1, 1, 1),
                 V2 = c(1, 2, 3, 2, 7, 4, 0, 8, 1, 3))

这个想法是逐步将数据分成组g，将V2列中组内的最大值分配给新列y，在进度的每个步骤中使用 不太严格的标准。在这种情况下，有 2 个步骤。

匹配应该一直持续到每个组有 5 个元素，或者直到完成所有步骤。 第一步很简单——具有相同id1 的行应该属于同一个组：

df1 <- data.frame(id1 = c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3),
                  V1 = c(5, 10, 5, 15, 30, 1, 1, 1, 1, 1),
                  V2 = c(1, 2, 3, 2, 7, 4, 0, 8, 1, 3),
                    g = c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3),
                  y = c(2, 2, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8))

对于第二步，我想将V1 彼此相距在 5 个单位以内的值配对在一起，或者在第 1 步中配对在一起。

df2 <- data.frame(id1 = c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3),
                   V1 = c(5, 10, 5, 15, 30, 1, 1, 1, 1, 1),
                   V2 = c(1, 2, 3, 2, 7, 4, 0, 8, 1, 3),
                   g = c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2),
                   y = c(7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8)).

注意应该发生两件事：

1. id1 = 1 和 id2 = 2 的值被组合在一起。这应该是因为第二行和第三行：|10 - 5| <= 5。但即使第 2 行和第 4 行或第 3 行和第 4 行不是这样，它们仍应分组在一起，因为在第一步中分组的观察结果在第二步中不应该是不匹配的。

2. id1 = 3 的组没有变化，因为它已经有 5 个组件。

OBS：我不太关心每个组中的名字g，只关心y。

我怎样才能运行一个代码，以使更大的数据集发生这种情况，包括更多的步骤和更复杂的 每个步骤的条件？

我知道如何独立执行每个分类，但不知道如何进行更新过程。我会优先使用tidyverse

Answer 1

第一部分的答案可以使用dplyr 或tidyverse

df <- data.frame(id1 = c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3),
                 V1 = c(5, 10, 5, 15, 30, 1, 1, 1, 1, 1),
                 V2 = c(1, 2, 3, 2, 7, 4, 0, 8, 1, 3))

df1 <- df1 %>% group_by(id1) %>% mutate(g= id1, y= max(V2))

第二部分看不懂。