识别序列变化中的第一行，以便在 r 中的另一个变量中找到滞后值答案

【问题标题】：identify first row in a sequence change in order to find the lag value in another variable in r识别序列变化中的第一行，以便在 r 中的另一个变量中找到滞后值
【发布时间】：2020-07-23 22:58:35
【问题描述】：

我有一个带有 id、类别和值的数据框。该类别具有“开”或“关”的序列运行。我想确定每次发生这种情况时序列更改为“on”的第一行。由此我想确定滞后中的“价值”并将行引向这一点。这需要按组 (id) 完成

我可以通过过滤到类别更改的时间来找到序列更改的开始，但希望保持数据框完整，以便在 value 变量中找到滞后值和超前值。

这是一个示例数据框。因此，例如在 id "b" 中，我需要识别值 54 和 90 感谢任何帮助。

id <- c("a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b","c", "c","c","c","c","c","c","c" )
category <- c("OFF", "OFF", "ON", "ON", "ON", "OFF", "OFF", "OFF", "ON", "ON", "OFF", "OFF","OFF","OFF","OFF", "ON", "ON","ON")
value<- c(100,90,65,55,32,23,45,54,27,90,100,100,100,30,30,25, 45, 67)
dat<-data.frame(id, category, value)
dat

【问题讨论】：

标签： r sequence lag

【解决方案1】：

这可能有帮助

library(dplyr)
library(data.table)
dat %>%
   group_by(id, grp = rleid(category)) %>%
   slice(n())

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用来自dplyr 库的lag 和lead：

library(dplyr)

dat %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(change = category == 'OFF' & lead(category) == 'ON' | 
                  lag(category, default = first(category)) == 'ON' & 
                  lag(category, 2) == 'OFF')


#   id    category value change
#   <chr> <chr>    <dbl> <lgl> 
# 1 a     OFF        100 FALSE 
# 2 a     OFF         90 TRUE  
# 3 a     ON          65 FALSE 
# 4 a     ON          55 TRUE  
# 5 a     ON          32 FALSE 
# 6 b     OFF         23 FALSE 
# 7 b     OFF         45 FALSE 
# 8 b     OFF         54 TRUE  
# 9 b     ON          27 FALSE 
#10 b     ON          90 TRUE  
#11 c     OFF        100 FALSE 
#12 c     OFF        100 FALSE 
#13 c     OFF        100 FALSE 
#14 c     OFF         30 FALSE 
#15 c     OFF         30 TRUE  
#16 c     ON          25 FALSE 
#17 c     ON          45 TRUE  
#18 c     ON          67 FALSE

我将数据框保持原样，以便于验证结果。如果您只对TRUE 行感兴趣，您可以使用filter(change) 来获取这些行。

【讨论】：