在第一次出现值后替换有序列

Question

每当上一年的列为 1 时，我想将下面的所有 0 列重新编码为 1。

从这个数据框开始：

library(tibble); library(dplyr)

(df <- tibble(id = c(1,2,3),
       `1997` = c(1,0,0), 
       `1998` = c(0,1,0), 
       `1999` = c(0,0,1)))
#> # A tibble: 3 x 4
#>      id `1997` `1998` `1999`
#>   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#> 1     1      1      0      0
#> 2     2      0      1      0
#> 3     3      0      0      1

以这个数据框结束：

tibble(id = c(1,2,3),
       `1997` = c(1,0,0), 
       `1998` = c(1,1,0), 
       `1999` = c(1,1,1))
#> # A tibble: 3 x 4
#>      id `1997` `1998` `1999`
#>   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#> 1     1      1      1      1
#> 2     2      0      1      1
#> 3     3      0      0      1

有没有办法用dplyr 和mutate_at/mutate_if 函数来做到这一点？

我需要一种方法来仅选择年份列，找到值为 1 的最小年份列，并根据该结果改变所有较大的年份列。

# Method that uses dplyr::mutate_at?
# df %>% mutate_at(vars(`1997`:`1999`), funs(replace(., . == 0 & previousColumnVar == 1, 1)))

Answer 1

你可以试试：

library(tidyverse)

df %>%
  gather(key, value, -id) %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(value = +(cumsum(value) >= 1)) %>%
  spread(key, value)

这给出了：

## A tibble: 3 x 4
## Groups:   id [3]
#     id `1997` `1998` `1999`
#  <dbl>  <int>  <int>  <int>
#1     1      1      1      1
#2     2      0      1      1
#3     3      0      0      1