替换连续行中的相同值，并在 R 中的值发生更改后停止替换，但有条件地保留值

Question

我之前问过类似的问题，确实解决了这个问题。看到这个帖子： Replace the same values in the consecutive rows and stop replacing once the value has changed in R

不幸的是，我意识到我需要一个额外的条件语句。

我之前想要的如下：

• 在每次试验开始时将连续的相同值替换为 0
• 一旦值发生变化，它应该停止替换并保留该值
• 应在每个受试者和每个试验中重复

例如，第一个受试者有多个试验（1、2 等）。在每个试验开始时，可​​能会有一些具有相同值的连续行（例如，1、1、1）。对于这些值，我想将它们替换为 0。但是，一旦值从 1 变为 0，我想在试验的其余部分保留这些值（例如，0、0、1）。

subject <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1) 
trial <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
value <- c(1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1)
df <- data.frame(subject, trial, value)

因此，从原始数据框中，我想要一个新变量（value_new），如下所示。

   subject trial value value_new
1        1     1     1         0
2        1     1     1         0
3        1     1     1         0
4        1     1     0         0
5        1     1     0         0
6        1     1     1         1
7        1     2     1         0
8        1     2     1         0
9        1     2     0         0
10       1     2     1         1
11       1     2     1         1
12       1     2     1         1

我现在想要的略有不同。现在我有一个消息栏。 我愿意

• 在“开始”之后将连续相同的值替换为 0
• 一旦值发生变化，它应该停止替换并保留该值
• 应在每个受试者和每个试验中重复
• 重要的是，如果值在“开始”之前刚刚更改，我想保留开始之后的所有值

subject <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1) 
trial <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3)
value <- c(1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0)
message <- c("NA", "start", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "start", "NA", "NA", "NA", "NA","NA", "NA", "start", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA")
df <- data.frame(subject, trial, value, message)
df

例如，从上面的原始数据框中，我想有一个新变量（value_new），如下所示。

   subject trial value message new_value
1        1     1     1      NA         1
2        1     1     1   start         0
3        1     1     1      NA         0
4        1     1     1      NA         0
5        1     1     0      NA         0
6        1     1     0      NA         0
7        1     1     1      NA         1
8        1     2     1      NA         1
9        1     2     1   start         0
10       1     2     1      NA         0
11       1     2     0      NA         0
12       1     2     1      NA         1
13       1     2     1      NA         1
14       1     2     1      NA         1
15       1     3     0      NA         0
16       1     3     1   start         1
17       1     3     1      NA         1
18       1     3     1      NA         1
19       1     3     1      NA         1
20       1     3     1      NA         1
21       1     3     0      NA         0

我收到了一条建议使用 dplyr 的评论。

library(dplyr)
df %>%
  group_by(subject, trial) %>%
  mutate(new_value = value * +(rleid(value) > 1))

作为 R 初学者，我想不出如何调整它以适应新情况。 我在想ifelse，但仍然不知道在哪里以及如何放置它。

任何建议或意见将不胜感激！

Answer 1

你可以把之前的答案改成：

library(dplyr)
library(data.table)

df %>%
  group_by(subject, trial) %>%
  mutate(new_value = value * +(rleid(value) > 1 | 
                               row_number() < match('start', message)))

#   subject trial value message new_value
#1        1     1     1      NA         1
#2        1     1     1   start         0
#3        1     1     1      NA         0
#4        1     1     1      NA         0
#5        1     1     0      NA         0
#6        1     1     0      NA         0
#7        1     1     1      NA         1
#8        1     2     1      NA         1
#9        1     2     1   start         0
#10       1     2     1      NA         0
#11       1     2     0      NA         0
#12       1     2     1      NA         1
#13       1     2     1      NA         1
#14       1     2     1      NA         1
#15       1     3     0      NA         0
#16       1     3     1   start         1
#17       1     3     1      NA         1
#18       1     3     1      NA         1
#19       1     3     1      NA         1
#20       1     3     1      NA         1
#21       1     3     0      NA         0

这里我们添加了一个附加条件，以保持'start' 之前的行与value 相同。