查找值是否存在于 r 的下一组中答案

【问题标题】：Finding if a value is present in next group in r查找值是否存在于 r 的下一组中
【发布时间】：2020-11-28 21:36:21
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含不同家庭在不同零售商处进行的购买。例如

示例数据集

使用 dput()

structure(list(Household = c(76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 
76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 126, 
126, 126, 126, 126, 126, 126, 126, 126), Trip ID = c(1032497498L, 
1025776063L, 1029419047L, 1030418100L, 1029502602L, 1034153056L, 
1027035051L, 1027533991L, 1033515804L, 1032998207L, 1032066227L, 
1028192785L, 1033419039L, 1028730296L, 1027388499L, 1030652869L, 
1025638394L, 1034032718L, 1034032718L, 1025678520L, 1029490031L, 
1029898838L, 1028024134L, 1030324171L, 1031983761L, 1031983761L, 
1033767148L, 1023953965L, 1030954113L, 1030954113L, 1027392968L
), purchase_date = structure(c(1L, 2L, 23L, 50L, 52L, 74L, 77L, 
94L, 148L, 158L, 176L, 179L, 196L, 211L, 224L, 246L, 271L, 286L, 
286L, 309L, 329L, 346L, 2L, 9L, 46L, 46L, 50L, 58L, 66L, 66L, 
68L), .Label = c("2012-01-01", "2012-01-02", "2012-01-03", "2012-01-04", 
"2012-01-05", "2012-01-06", "2012-01-07", "2012-01-08", "2012-01-09", 
"2012-01-10", "2012-01-11", "2012-01-12", "2012-01-13", "2012-01-14", 
"2012-01-15", "2012-01-16", "2012-01-17", "2012-01-18", "2012-01-19", 
"2012-01-20", "2012-01-21", "2012-01-22", "2012-01-23", "2012-01-24", 
"2012-01-25", "2012-01-26", "2012-01-27", "2012-01-28", "2012-01-29", 
"2012-01-30", "2012-01-31", "2012-02-01", "2012-02-02", "2012-02-03", 
"2012-02-04", "2012-02-05", "2012-02-06", "2012-02-07", "2012-02-08", 
"2012-02-09", "2012-02-10", "2012-02-11", "2012-02-12", "2012-02-13", 
"2012-02-14", "2012-02-15", "2012-02-16", "2012-02-17", "2012-02-18", 
"2012-02-19", "2012-02-20", "2012-02-21", "2012-02-22", "2012-02-23", 
"2012-02-24", "2012-02-25", "2012-02-26", "2012-02-27", "2012-02-28", 
"2012-02-29", "2012-03-01", "2012-03-02", "2012-03-03", "2012-03-04", 
"2012-03-05", "2012-03-06", "2012-03-07", "2012-03-08", "2012-03-09", 
"2012-03-10", "2012-03-11", "2012-03-12", "2012-03-13", "2012-03-14", 
"2012-03-15", "2012-03-16", "2012-03-17", "2012-03-18", "2012-03-19", 
"2012-03-20", "2012-03-21", "2012-03-22", "2012-03-23", "2012-03-24", 
"2012-03-25", "2012-03-26", "2012-03-27", "2012-03-28", "2012-03-29", 
"2012-03-30", "2012-03-31", "2012-04-01", "2012-04-02", "2012-04-03", 
"2012-04-04", "2012-04-05", "2012-04-06", "2012-04-07", "2012-04-08", 
"2012-04-09", "2012-04-10", "2012-04-11", "2012-04-12", "2012-04-13", 
"2012-04-14", "2012-04-15", "2012-04-16", "2012-04-17", "2012-04-18", 
"2012-04-19", "2012-04-20", "2012-04-21", "2012-04-22", "2012-04-23", 
"2012-04-24", "2012-04-25", "2012-04-26", "2012-04-27", "2012-04-28", 
"2012-04-29", "2012-04-30", "2012-05-01", "2012-05-02", "2012-05-03", 
"2012-05-04", "2012-05-05", "2012-05-06", "2012-05-07", "2012-05-08", 
"2012-05-09", "2012-05-10", "2012-05-11", "2012-05-12", "2012-05-13", 
"2012-05-14", "2012-05-15", "2012-05-16", "2012-05-17", "2012-05-18", 
"2012-05-19", "2012-05-20", "2012-05-21", "2012-05-22", "2012-05-23", 
"2012-05-24", "2012-05-25", "2012-05-26", "2012-05-27", "2012-05-28", 
"2012-05-29", "2012-05-30", "2012-05-31", "2012-06-01", "2012-06-02", 
"2012-06-03", "2012-06-04", "2012-06-05", "2012-06-06", "2012-06-07", 
"2012-06-08", "2012-06-09", "2012-06-10", "2012-06-11", "2012-06-12", 
"2012-06-13", "2012-06-14", "2012-06-15", "2012-06-16", "2012-06-17", 
"2012-06-18", "2012-06-19", "2012-06-20", "2012-06-21", "2012-06-22", 
"2012-06-23", "2012-06-24", "2012-06-25", "2012-06-26", "2012-06-27", 
"2012-06-28", "2012-06-29", "2012-06-30", "2012-07-01", "2012-07-02", 
"2012-07-03", "2012-07-04", "2012-07-05", "2012-07-06", "2012-07-07", 
"2012-07-08", "2012-07-09", "2012-07-10", "2012-07-11", "2012-07-12", 
"2012-07-13", "2012-07-14", "2012-07-15", "2012-07-16", "2012-07-17", 
"2012-07-18", "2012-07-19", "2012-07-20", "2012-07-21", "2012-07-22", 
"2012-07-23", "2012-07-24", "2012-07-25", "2012-07-26", "2012-07-27", 
"2012-07-28", "2012-07-29", "2012-07-30", "2012-07-31", "2012-08-01", 
"2012-08-02", "2012-08-03", "2012-08-04", "2012-08-05", "2012-08-06", 
"2012-08-07", "2012-08-08", "2012-08-09", "2012-08-10", "2012-08-11", 
"2012-08-12", "2012-08-13", "2012-08-14", "2012-08-15", "2012-08-16", 
"2012-08-17", "2012-08-18", "2012-08-19", "2012-08-20", "2012-08-21", 
"2012-08-22", "2012-08-23", "2012-08-24", "2012-08-25", "2012-08-26", 
"2012-08-27", "2012-08-28", "2012-08-29", "2012-08-30", "2012-08-31", 
"2012-09-01", "2012-09-02", "2012-09-03", "2012-09-04", "2012-09-05", 
"2012-09-06", "2012-09-07", "2012-09-08", "2012-09-09", "2012-09-10", 
"2012-09-11", "2012-09-12", "2012-09-13", "2012-09-14", "2012-09-15", 
"2012-09-16", "2012-09-17", "2012-09-18", "2012-09-19", "2012-09-20", 
"2012-09-21", "2012-09-22", "2012-09-23", "2012-09-24", "2012-09-25", 
"2012-09-26", "2012-09-27", "2012-09-28", "2012-09-29", "2012-09-30", 
"2012-10-01", "2012-10-02", "2012-10-03", "2012-10-04", "2012-10-05", 
"2012-10-06", "2012-10-07", "2012-10-08", "2012-10-09", "2012-10-10", 
"2012-10-11", "2012-10-12", "2012-10-13", "2012-10-14", "2012-10-15", 
"2012-10-16", "2012-10-17", "2012-10-18", "2012-10-19", "2012-10-20", 
"2012-10-21", "2012-10-22", "2012-10-23", "2012-10-24", "2012-10-25", 
"2012-10-26", "2012-10-27", "2012-10-28", "2012-10-29", "2012-10-30", 
"2012-10-31", "2012-11-01", "2012-11-02", "2012-11-03", "2012-11-04", 
"2012-11-05", "2012-11-06", "2012-11-07", "2012-11-08", "2012-11-09", 
"2012-11-10", "2012-11-11", "2012-11-12", "2012-11-13", "2012-11-14", 
"2012-11-15", "2012-11-16", "2012-11-17", "2012-11-18", "2012-11-19", 
"2012-11-20", "2012-11-21", "2012-11-22", "2012-11-23", "2012-11-24", 
"2012-11-25", "2012-11-26", "2012-11-27", "2012-11-28", "2012-11-29", 
"2012-11-30", "2012-12-01", "2012-12-02", "2012-12-03", "2012-12-04", 
"2012-12-05", "2012-12-06", "2012-12-07", "2012-12-08", "2012-12-09", 
"2012-12-10", "2012-12-11", "2012-12-12", "2012-12-13", "2012-12-14", 
"2012-12-15", "2012-12-16", "2012-12-17", "2012-12-18", "2012-12-19", 
"2012-12-20", "2012-12-21", "2012-12-22", "2012-12-23", "2012-12-24", 
"2012-12-25", "2012-12-26", "2012-12-27", "2012-12-28", "2012-12-29"
), class = "factor"), Retailer = c(11024, 11024, 11024, 
11024, 11024, 11024, 11024, 11024, 11024, 11024, 11024, 11024, 
11024, 11024, 11024, 11024, 2353, 11024, 11024, 2353, 11024, 
11024, 63882, 650, 89960, 89960, 650, 89960, 89960, 89960, 650
), Brand = structure(c(19L, 74L, 19L, 48L, 19L, 48L, 
19L, 19L, 19L, 48L, 48L, 31L, 46L, 31L, 31L, 48L, 74L, 31L, 74L, 
19L, 31L, 19L, 48L, 48L, 31L, 31L, 48L, 31L, 31L, 48L, 48L), .Label = c("ABUNDANCE", 
"ALPEN", "AMERICAN BREAKFAST ", "ANNIE'S HOMEGROWN", "ARWHD MLS", 
"BARBARA'S", "BEAR NAKED", "BEAR RIVER", "BOB'S RED MILL", "BOKOMO COUNTRY", 
"BREAKFAST CHOICE", "BREAKFAST ZONE", "BROOKFARM MACADAMIA ", 
"BRUGGEN", "BUCKEYE HEROES", "CADIA", "CASCADIAN FARM ", "CHOCOLATE SPOONERS", 
"CTL BR", "DORSET", "ENJOY LIFE PERKY'S CRUNCHY FLX", "EREWHON", 
"F-FACTOR", "FAMILIA", "FIELD DAY", "FINAX", "FLEURY FLAKES MARC ANDRE", 
"FOOD FOR LIFE EZEKIEL 50", "FORRELLI ", "GEFEN KING", "GENERAL MILLS", 
"GERONIMO PEYTON HILLIS REDZONE", "GLUCERNA", "GLUTINO", "GOLDEN FOODS", 
"GRANVITA PUFFY'S", "GREENBRIER INT INC-NBL CRN FLK", "HEALTH VALLEY", 
"HODGSON MILL", "HOME FAVORITE", "HOSTESS TOASTED OATS", "HSP", 
"ISABEL'S WAY ", "JASPER", "JUSTIN VERLANDER'S FASTBLL FLK", 
"KASHI", "KAY'S NATURALS BETTER BALANCE", "Kellogg", "KIND", 
"KOZY SHACK READY GRAINS", "KRETSCHMER", "LADY LIBERTY", "LIEBER'S", 
"LIVING INTENTIONS SPRFD CRL", "LOVE GROWN FOODS", "MAIZORO", 
"MANISCHEWITZ", "MILL SELECT ", "MOTHER'S", "MULTIGRAIN SPNRS", 
"NASH BROTHERS", "NATURE'S PATH", "NESTLE", "NEW ENGLAND NATURALS", 
"NEWMAN'S OWN SWEET ENGH WHT PF", "NUTRISYSTEM NOURISH", "NUTRITIOUS LIVING", 
"PAMPA ", "PASKESZ CHOCO RIOS", "PBLC LB BR-NBL HY NT TSD OT DM", 
"PEACE", "POST", "PROTEIN PLUS CORN FLAKE", "QUAKER", "RALSTON", 
"RLSTN", "SALLY'S ", "SCRUMPTIOUS SPELNDID CRLS CBB", "SEITENBACHER MUESLI", 
"SIMPLY FIBER", "SKINNER'S RAISIN BRAN", "SORIANA WHOLE BRAN", 
"STREIT'S FRUIT & NUT MUESLI", "SUNBELT", "SWAD", "T. ABRAHAM'S", 
"TAANUG CORN FLAKES", "TASTY", "TEMMY'S", "THE", "THREE SISTERS", 
"TIKISS SWEETENED PUFFD WHL WHT", "TRU ROOTS", "VOTTO'S", "WEETABIX", 
"WHOLESOME GOODNESS", "WILD ROOTS ANCIENT ORIGINS", "WONDER CORN FLAKES", 
"YOG ACTIVE"), class = "factor")), row.names = c(90609L, 222436L, 
90606L, 688592L, 90607L, 688593L, 90605L, 90604L, 90608L, 668330L, 
321377L, 567447L, 945385L, 567445L, 567443L, 892854L, 583186L, 
567446L, 583185L, 168138L, 567444L, 60086L, 698120L, 698127L, 
3933L, 809409L, 698129L, 15286L, 15284L, 698116L, 319455L), class = "data.frame")

我必须找出某个特定家庭是否从任何地方购买了任何品牌，然后在下次旅行时从特定零售商处购买了任何东西。
因此，如果，首先我选择了零售商 11024。然后对于例如第 17 行的每次旅行，我将检查下一次旅行是否到零售商 11024。如果下一次旅行是到零售商 11024，我将标记第 17 行为 1。然后对于第 18 行和第 19 行 - 它们是在同一次旅行中购买的，所以我会检查第 20 行，这是下一次旅行。而且，由于那次旅行不是到 11024，我会将上一次旅行（第 18 行和第 19 行）标记为 0。因此，如果我想检查零售商“11024”，结果输出将是

示例输出：

在下一次前往零售商 11024 的所有这些情况下，将上一次旅行的购买实例置为 1。并且，每当下一次前往某个其他零售商时，将其置为 0。按购买日期排序。现在，当我每次旅行只有 1 次购买时，这很容易。我使用lead()通过以下代码来完成

e1$next_ret = e1$retailer
e1$next_ret = ifelse(e1$next_ret == 6901,1,0)
temp = e1 %>%
  group_by(Household) %>%
  mutate(dummy = lead(next_ret, default = 0))

但是，如果单次旅行中有超过 1 次购买，则不起作用。请帮忙

【问题讨论】：

这个问题对我来说不是很清楚。因此，您想创建一个新列 Repeat，其中的值为 1/0。哪些值被赋值为 0，哪些被赋值为 1？
嗨@RonakShah，在所有这些情况下，当下一次前往零售商 11024 时，前一次旅行的购买实例被置为 1。零售商，它被置为 0。行程按购买日期排序
这个问题和你之前的问题stackoverflow.com/questions/65053932/…有什么不同吗？
是的。数据集是一样的。但是，在那里我试图检查品牌的重复购买情况。在这里，我正在检查一个家庭在购买特定品牌后是否从特定零售商那里购买了任何东西。
为什么第 12 行是 0？下一个行程第 13 行是 11024。零售商 89960 的倒数第 4 行也是 0，不应该是 1，因为下一行也来自同一个零售商 89960？

标签： r conditional-statements grouping repeat

【解决方案1】：

你需要这个吗..

#df used

> df
       household_code trip_code_uc purchase_date retailer_code Overall_Brand
90609              76   1032497498    2012-01-01         11024        CTL BR
222436             76   1025776063    2012-01-02         11024        QUAKER
90606              76   1029419047    2012-01-23         11024        CTL BR
688592             76   1030418100    2012-02-19         11024       Kellogg
90607              76   1029502602    2012-02-21         11024        CTL BR
688593             76   1034153056    2012-03-14         11024       Kellogg
90605              76   1027035051    2012-03-17         11024        CTL BR
90604              76   1027533991    2012-04-03         11024        CTL BR
90608              76   1033515804    2012-05-27         11024        CTL BR
668330             76   1032998207    2012-06-06         11024       Kellogg
321377             76   1032066227    2012-06-24         11024       Kellogg
567447             76   1028192785    2012-06-27         11024 GENERAL MILLS
945385             76   1033419039    2012-07-14         11024         KASHI
567445             76   1028730296    2012-07-29         11024 GENERAL MILLS
567443             76   1027388499    2012-08-11         11024 GENERAL MILLS
892854             76   1030652869    2012-09-02         11024       Kellogg
583186             76   1025638394    2012-09-27          2353        QUAKER
567446             76   1034032718    2012-10-12         11024 GENERAL MILLS
583185             76   1034032718    2012-10-12         11024        QUAKER
168138             76   1025678520    2012-11-04          2353        CTL BR
567444             76   1029490031    2012-11-24         11024 GENERAL MILLS
60086              76   1029898838    2012-12-11         11024        CTL BR
698120            126   1028024134    2012-01-02         63882       Kellogg
698127            126   1030324171    2012-01-09           650       Kellogg
3933              126   1031983761    2012-02-15         89960 GENERAL MILLS
809409            126   1031983761    2012-02-15         89960 GENERAL MILLS
698129            126   1033767148    2012-02-19           650       Kellogg
15286             126   1023953965    2012-02-27         89960 GENERAL MILLS
15284             126   1030954113    2012-03-06         89960 GENERAL MILLS
698116            126   1030954113    2012-03-06         89960       Kellogg
319455            126   1027392968    2012-03-08           650       Kellogg

建议的解决方案假设您想要 - 如果客户下次从同一零售商处购买了商品，则 1 else 0

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% mutate(rowid = row_number()) %>%
  group_by(household_code, Overall_Brand) %>%
  mutate(cohort_id = dense_rank(paste(purchase_date, trip_code_uc))) %>%
  ungroup(retailer_code) %>% arrange(household_code, Overall_Brand, cohort_id) %>%
  mutate(repeat_pur = ifelse(lead(retailer_code)==retailer_code, 1, 0),
         repeat_pur = replace_na(repeat_pur, 0)) %>%
  ungroup() %>% arrange(rowid) %>% select(-cohort_id, -rowid)

# A tibble: 31 x 6
   household_code trip_code_uc purchase_date retailer_code Overall_Brand repeat_pur
            <dbl>        <int> <date>                <dbl> <chr>              <dbl>
 1             76   1032497498 2012-01-01            11024 CTL BR                 1
 2             76   1025776063 2012-01-02            11024 QUAKER                 0
 3             76   1029419047 2012-01-23            11024 CTL BR                 1
 4             76   1030418100 2012-02-19            11024 Kellogg                1
 5             76   1029502602 2012-02-21            11024 CTL BR                 1
 6             76   1034153056 2012-03-14            11024 Kellogg                1
 7             76   1027035051 2012-03-17            11024 CTL BR                 1
 8             76   1027533991 2012-04-03            11024 CTL BR                 1
 9             76   1033515804 2012-05-27            11024 CTL BR                 0
10             76   1032998207 2012-06-06            11024 Kellogg                1
11             76   1032066227 2012-06-24            11024 Kellogg                1
12             76   1028192785 2012-06-27            11024 GENERAL MILLS          1
13             76   1033419039 2012-07-14            11024 KASHI                  0
14             76   1028730296 2012-07-29            11024 GENERAL MILLS          1
15             76   1027388499 2012-08-11            11024 GENERAL MILLS          1
16             76   1030652869 2012-09-02            11024 Kellogg                0
17             76   1025638394 2012-09-27             2353 QUAKER                 0
18             76   1034032718 2012-10-12            11024 GENERAL MILLS          1
19             76   1034032718 2012-10-12            11024 QUAKER                 0
20             76   1025678520 2012-11-04             2353 CTL BR                 0
21             76   1029490031 2012-11-24            11024 GENERAL MILLS          0
22             76   1029898838 2012-12-11            11024 CTL BR                 0
23            126   1028024134 2012-01-02            63882 Kellogg                0
24            126   1030324171 2012-01-09              650 Kellogg                1
25            126   1031983761 2012-02-15            89960 GENERAL MILLS          1
26            126   1031983761 2012-02-15            89960 GENERAL MILLS          1
27            126   1033767148 2012-02-19              650 Kellogg                0
28            126   1023953965 2012-02-27            89960 GENERAL MILLS          1
29            126   1030954113 2012-03-06            89960 GENERAL MILLS          0
30            126   1030954113 2012-03-06            89960 Kellogg                0
31            126   1027392968 2012-03-08              650 Kellogg                0

如果我没有理解正确，请说出确切的要求。

【讨论】：

HI @AnilGoyal - 所以，实际上我要求我首先选择一个零售商，假设是 11024。然后对于例如第 17 行的每次旅行，我会检查下一次旅行是否前往零售商 11024。如果下一次去零售商 11024，我会将第 17 行标记为 1。然后对于第 18 行和第 19 行 - 它们是在同一次旅行中购买的，所以我会检查第 20 行，这是下一次旅行。而且，由于那次旅行不是到 11024，我会将上一次旅行（第 18 行和第 19 行）标记为 0。
你还是不清楚。如果您先选择零售商！为什么会出现下一次旅行与其他零售商有关的情况？我完全空白。购买的物品在您的逻辑中并不重要？
您真的想要保留客户吗？在这种情况下，我们将不得不首先关注家庭而不是零售商！您是否要检查一个家庭的连续购买是否来自同一零售商 Y/N，而与购买的任何物品无关？
所以，有 2 个部分。在第一部分，我计算一个人从任何地方购买了一些品牌“J”，然后从零售商“R”购买了品牌“J”。那是重复购买，我对此进行了编码。在下一部分中，我计算一个人从任何地方购买了一些品牌“J”，然后从零售商“R”购买了任何东西。然后将这两个部分相除，我将计算每个零售商“R”对于家庭“H”的每个品牌“J”的重复购买概率。此要求适用于第二部分
嗨@Anil，我稍微修改了你的代码并且能够得到输出。因此，将您的答案标记为正确。