在连续行中查找值

Question

下面给出了我的数据框示例。

ID     X      
1      1     
2      2      
3      1      
4      0      
5      0      
6      1      
7      4
8      5 
9      6
10     7
11     0 
12     0

我想对其应用逻辑，以查看 3 个或更多连续行的值是否 >0。如果他们这样做，我想在另一列中标记它们。因此输出将如下所示。

ID     X      Y
1      1      1
2      2      1
3      1      1
4      0      0
5      0      0
6      1      1
7      4      1
8      5      1
9      6      1
10     7      1
11     0      0
12     0      0

扩展 - 如何获得以下输出，为每个组赋予不同的 Y 值？

ID     X      Y
1      1      1
2      2      1
3      1      1
4      0      0
5      0      0
6      1      2
7      4      2
8      5      2
9      6      2
10     7      2
11     0      0
12     0      0

Answer 1

base R 的一个选项。使用rle查找'X'中大于0的相邻值，然后根据lengths做replication

df1$Y <- with(rle(df1$X > 0), as.integer(rep(values & lengths > 2, lengths)))
df1$Y
#[1] 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0

对于 OP 帖子中的更新案例

df1$Y <- inverse.rle(within.list(rle(df1$X > 0), {
             i1 <- values & (lengths > 2)
      values[i1] <- seq_along(values[i1])}))
df1$Y
#[1] 1 1 1 0 0 2 2 2 2 2 0 0

---

或者使用来自data.table的rleid

library(data.table)
setDT(df1)[, Y := as.integer((.N > 2) * (X > 0)),rleid(X > 0)]

数据

df1 <- structure(list(ID = 1:12, X = c(1L, 2L, 1L, 0L, 0L, 1L, 4L, 5L, 
 6L, 7L, 0L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L
 ))

Answer 2

我们可以使用data.table中的rleid创建组，并在ave中使用，得到每个组的length，并将1分配给长度大于等于3的组。

library(data.table)
df$Y <- as.integer(ave(df$X, rleid(df$X > 0), FUN = length) >= 3)

df
#   ID X Y
#1   1 1 1
#2   2 2 1
#3   3 1 1
#4   4 0 0
#5   5 0 0
#6   6 1 1
#7   7 4 1
#8   8 5 1
#9   9 6 1
#10 10 7 1
#11 11 0 0
#12 12 0 0

---

编辑

对于更新后的帖子，我们可以将上述data.table 部分与dplyr 一起添加

library(dplyr)
library(data.table)

df %>%
  group_by(group = rleid(X > 0)) %>%
  mutate(Y = ifelse(n() >= 3 & row_number() == 1, 1, 0)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(Y = cumsum(Y) * Y) %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(Y = first(Y)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-group)


#     ID     X     Y
#   <int> <int> <dbl>
# 1     1     1     1
# 2     2     2     1
# 3     3     1     1
# 4     4     0     0
# 5     5     0     0
# 6     6     1     2
# 7     7     4     2
# 8     8     5     2
# 9     9     6     2
#10    10     7     2
#11    11     0     0
#12    12     0     0