在 R 数据框中创建布尔列，如果另一个列值逐行更改，则返回 true答案

【问题标题】：Create boolean column in R dataframe that returns true if another columns value changes row-to-row在 R 数据框中创建布尔列，如果另一个列值逐行更改，则返回 true
【发布时间】：2019-01-16 05:48:13
【问题描述】：

标题很罗嗦，但我的问题很难用一个 sn-p 来解释，所以我准备了一个可重现的例子。以下是我的数据框的一个子集：

> zed
   possessionName possessionMarket
1          Eagles   Boston College
2     Blue Devils             Duke
3            <NA>             <NA>
4     Blue Devils             Duke
5          Eagles   Boston College
6     Blue Devils             Duke
7     Blue Devils             Duke
8          Eagles   Boston College
9          Eagles   Boston College
10         Eagles   Boston College
11           <NA>             <NA>
12    Blue Devils             Duke
13    Blue Devils             Duke
14           <NA>             <NA>
15         Eagles   Boston College

> dput(zed)
structure(list(possessionName = c("Eagles", "Blue Devils", NA, 
"Blue Devils", "Eagles", "Blue Devils", "Blue Devils", "Eagles", 
"Eagles", "Eagles", NA, "Blue Devils", "Blue Devils", NA, "Eagles"
), possessionMarket = c("Boston College", "Duke", NA, "Duke", 
"Boston College", "Duke", "Duke", "Boston College", "Boston College", 
"Boston College", NA, "Duke", "Duke", NA, "Boston College")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
15L))

这是我正在寻找的输出：

> zed
   possessionName possessionMarket outputCol
1          Eagles   Boston College         1
2     Blue Devils             Duke         1
3            <NA>             <NA>         0
4     Blue Devils             Duke         0
5          Eagles   Boston College         1
6     Blue Devils             Duke         1
7     Blue Devils             Duke         0
8          Eagles   Boston College         1
9          Eagles   Boston College         0
10         Eagles   Boston College         0
11           <NA>             <NA>         0
12    Blue Devils             Duke         1
13    Blue Devils             Duke         0
14           <NA>             <NA>         0
15         Eagles   Boston College         1

问题：我希望 newCol 中的第一行为 1。对于所有后续行，如果学校名称从一行更改，我希望值为 == 1到下一个。例如，第 1 行是 Eagles，第 2 行是 Blue Devils，所以第 2 行的 newCol 列中应该有 1。

如果有，我希望该行为零。

注意在第 2-4 行，学校名称没有改变，即使有一个 NA，所以第 4 行 == 0。但是，在第 10-12 行中，数据从 Eagles 到 Blue Devils（尽管中间有 NA），所以第 12 行应该是 1。

通常我会这样做：

zed <- zed %>% 
  dplyr::mutate(newCol = ifelse(possessionName[2:length(possessionName)] != possessionName[1:(length(possessionName)-1)], 1, 0))

...但是，由于 NA 的存在，这种方法被挫败了。我有更好的方法来解决这个问题吗？我正在积极解决这个问题，并希望在发布之前发布一个答案，但可以使用一些帮助。提前致谢！！！

【问题讨论】：

标签： r dplyr data-manipulation

【解决方案1】：

一种方法是使用来自zoo 的na.locf 用以前的NAs 填充NAs 并进行比较

library(zoo)

zed$possessionName <- na.locf(zed$possessionName)
zed$output_col <- c(1, +(zed$possessionName[-1] != zed$possessionName[-nrow(zed)]))


zed
#   possessionName possessionMarket output_col
#1          Eagles   Boston College          1
#2     Blue Devils             Duke          1
#3     Blue Devils             <NA>          0
#4     Blue Devils             Duke          0
#5          Eagles   Boston College          1
#6     Blue Devils             Duke          1
#7     Blue Devils             Duke          0
#8          Eagles   Boston College          1
#9          Eagles   Boston College          0
#10         Eagles   Boston College          0
#11         Eagles             <NA>          0
#12    Blue Devils             Duke          1
#13    Blue Devils             Duke          0
#14    Blue Devils             <NA>          0
#15         Eagles   Boston College          1

但由于您使用的是tidyverse，我们可以使用fill 和lag

library(tidyverse)

zed %>%
  fill(possessionName) %>%
   mutate(output_col = c(1, +(possessionName != lag(possessionName))[-1]))

【讨论】：

哦哇不知道fill或lag这些看起来很棒，尤其是滞后

【解决方案2】：

因此，这可以使用 zoo 包首先摆脱 NA，然后进行逐行比较。

zed <- zed %>%
    dplyr::mutate(possIdTemp = zoo::na.locf(possessionName)) %>%
    dplyr::mutate(isNewPossession = c(1, ifelse(possIdTemp[2:length(possIdTemp)] != possIdTemp[1:(length(possIdTemp)-1)], 1, 0)))

请我愿意为此提供更好的解决方案，特别是我不喜欢 c(1, ifelse(possIdTemp[2:length(possIdTemp)] != possIdTemp[1:(length(possIdTemp)-1)], 1, 0)) 的代码行 - 谢谢！

【讨论】：