如何根据 R 中的条件计算两行之间的观察值？答案

【问题标题】：How to count observations between two rows based on condition in R?如何根据 R 中的条件计算两行之间的观察值？
【发布时间】：2021-07-16 18:54:48
【问题描述】：

我正在尝试为数据框创建一个变量，在该变量中我计算两个符合标准的观察之间的观察数量。这里是计算自上次赢得比赛以来的次数。

假设我有一个这样的数据框：

df <- data.frame(player = c(10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10),win = c(1,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1))

我想创建一个新变量来计算玩家获胜后的游戏次数。总结在一个向量中，结果应该是（为第一次观察设置一个不适用）：

c(NA,0,1,2,3,0,0,1,0,1,2)

我希望能够轻松地做到这一点，并使用 dplyr（或任何其他合适的方法）将其创建为 data.frame 中的变量

【问题讨论】：

标签： r dplyr counting

【解决方案1】：

我不太清楚为什么第一个值应该是 NA。因为自上次“获胜”以来经过的时间是 0 而不是 NA。

出于纯粹的逻辑原因，我会采取以下方法：

seq = with(df, ave(win, cumsum(win == 1), FUN = seq_along)-1)

所以你得到了自上次获胜以来过去的累计总和游戏如下：

c(0,1,2,3,0,0,1,0,1,2,0)

但是，如果您仍然通过一些数据处理来实现您所描述的结果，您可以通过以下方式实现它：

append(NA, seq[1:length(seq)-1])

这不是很好，但它有效;）

【讨论】：

【解决方案2】：

With {tidyverse}, try:

library(tidyverse)

df <- data.frame(player = c(10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10),
                 win = c(1,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1))

df %>% 
  group_by(player, group = cumsum(win != lag(win, default = first(win)))) %>%
  mutate(counter = row_number(),
         counter = if_else(win == 1, true = 0L, false = counter)) %>% 
  ungroup() %>% 
  group_by(player) %>% 
  mutate(counter = if_else(row_number() == 1, true = NA_integer_, false = counter)) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(-group)

  player   win counter
    <dbl> <dbl>   <int>
 1     10     1      NA
 2     10     0       1
 3     10     0       2
 4     10     0       3
 5     10     1       0
 6     10     1       0
 7     10     0       1
 8     10     1       0
 9     10     0       1
10     10     0       2
11     10     1       0

【讨论】：