在数据框中，找到列的每个元素的下一个较小值的索引

Question

问题：

在数据框中，我想创建一个新列作为现有列的下一个较小值的索引。

例如，数据如下所示。已经安排在item, day。

  item day val 
1    1   2   3 
2    1   4   2 
3    1   5   1 
4    2   1   1 
5    2   3   2 
6    2   5   3 

首先我想在dplyr 中使用group_by(item) 来选择每个项目的子数据框。

然后对于第 1 行，我向下看这些行并发现第 2 行有一个较小的val。这就是我想要的，所以我记录了该行对应的day。第 2 行类似。

请注意，对于第 3 行和第 6 行，它们是相应子数据帧的最后一行，因此没有下一个较小的值。对于第 4 行和第 5 行，当我向下看这些行时，没有更小的 val。

带有新列的数据框应如下所示。

  item day val next.smaller.day
1    1   2   3                4
2    1   4   2                5
3    1   5   1               -1
4    2   1   1               -1
5    2   3   2               -1
6    2   5   3               -1

我想知道是否有任何方法可以使用dplyr 来实现这一点，或者r 中的任何代码，而不是 for 循环。

我发现一个线程询问这个问题的算法。 Given an array, find out the next smaller element for each element 。 这是相关的，并且所提出的算法在时间复杂度方面超过了我，但我仍然发现在我的场景中很难实现。

谢谢！

更新：

这是另一个重新说明我正在寻找的示例。

  item day val next.smaller.day
1    1   2   2                5
2    1   4   3                5
3    1   5   1               -1
4    2   1   3                3
5    2   3   1               -1
6    2   5   2               -1

Answer 1

您可以按项目对数据进行分组，使用diff 函数计算行之间的差异并检查它是否小于零，然后生成一个逻辑向量，您可以使用该逻辑向量获取下一个日。由于您要在第二天取货，因此您将需要 lead 函数将日期列向前移动，以便它可以匹配您要放置它们的行。

旁注：由于diff 函数创建的向量比原始向量短一个元素，并且您总是将每组的最后一行留出，我们可以将diff 结果填充为FALSE 条件。

library(dplyr);
df %>% group_by(item) %>% mutate(smaller = c(diff(val) < 0, F), 
                                 next.smaller.day = ifelse(smaller, lead(day), -1)) %>%
       select(-smaller)

# Source: local data frame [6 x 4]
# Groups: item [2]

#    item   day   val next.smaller.day
#   <int> <int> <int>            <dbl>
# 1     1     2     3                4
# 2     1     4     2                5
# 3     1     5     1               -1
# 4     2     1     1               -1
# 5     2     3     2               -1
# 6     2     5     3               -1

更新：

find.next.smaller <- function(ini = 1, vec) {
    if(length(vec) == 1) NA 
    else c(ini + min(which(vec[1] > vec[-1])), 
          find.next.smaller(ini + 1, vec[-1]))
}       # the recursive function will go element by element through the vector and find out 
        # the index of the next smaller value.

df %>% group_by(item) %>% mutate(next.smaller.day = day[find.next.smaller(1, val)], 
                                 next.smaller.day = replace(next.smaller.day, is.na(next.smaller.day), -1)) 

# Source: local data frame [6 x 4]
# Groups: item [2]
#
#    item   day   val next.smaller.day
#   <int> <int> <dbl>            <dbl>
# 1     1     2     2                5
# 2     1     4     3                5
# 3     1     5     1               -1
# 4     2     1     1               -1
# 5     2     3     2               -1
# 6     2     5     3               -1