一种计算有效的方法来查找每个 Type 2 行上方和下方的 Type 1 行的 ID？答案

【问题标题】：A computation efficient way to find the IDs of the Type 1 rows just above and below each Type 2 rows?一种计算有效的方法来查找每个 Type 2 行上方和下方的 Type 1 行的 ID？
【发布时间】：2021-09-01 19:35:30
【问题描述】：

我有以下数据

df <- tibble(Type=c(1,2,2,1,1,2),ID=c(6,4,3,2,1,5)) 

Type ID
1    6
2    4
2    3
1    2
1    1
2    5

对于类型 2 的每一行，我想找到它们正下方和上方的类型 1 行的 ID。对于上述数据集，输出将是：

Type ID IDabove IDbelow
1    6  NA      NA
2    4  6       2
2    3  6       2
1    2  NA      NA
1    1  NA      NA
2    5  1       NA

天真地，我可以编写一个 for 循环来实现这一点，但这对于我正在处理的数据集来说太耗时了。

【问题讨论】：

标签： r algorithm sorting

【解决方案1】：

一种方法使用dplyrlead,lag 分别获取下一个和上一个值，并使用data.table 的rleid 创建连续的Type 值组。

library(dplyr)
library(data.table)

df %>%
  mutate(IDabove = ifelse(Type == 2, lag(ID), NA), 
         IDbelow = ifelse(Type == 2, lead(ID), NA), 
         grp = rleid(Type)) %>%
  group_by(grp) %>%
  mutate(IDabove = first(IDabove), 
         IDbelow = last(IDbelow)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-grp)

#   Type    ID IDabove IDbelow
#  <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1     1     6      NA      NA
#2     2     4       6       2
#3     2     3       6       2
#4     1     2      NA      NA
#5     1     1      NA      NA
#6     2     5       1      NA

【讨论】：

这太棒了！

【解决方案2】：

dplyr 唯一的解决方案：

您可以创建自己的rleid 函数，然后应用 Ronak 提供的逻辑（非常感谢。赞成）。

library(dplyr)

my_func <- function(x) {
  x <- rle(x)$lengths
  rep(seq_along(x), times=x)
}

# this part is the same as provided by Ronak.
df %>%
  mutate(IDabove = ifelse(Type == 2, lag(ID), NA), 
         IDbelow = ifelse(Type == 2, lead(ID), NA), 
         grp = my_func(Type)) %>% 
  group_by(grp) %>%
  mutate(IDabove = first(IDabove), 
         IDbelow = last(IDbelow)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-grp)

输出：

   Type    ID IDabove IDbelow
  <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl>
1     1     6      NA      NA
2     2     4       6       2
3     2     3       6       2
4     1     2      NA      NA
5     1     1      NA      NA
6     2     5       1      NA

【讨论】：