在 [R] 中，为组的每个值生成新变量答案

【问题标题】：In [R], gen new variable for each value of group在 [R] 中，为组的每个值生成新变量
【发布时间】：2013-06-14 12:32:25
【问题描述】：

我有 id 变量和 date 变量，其中给定 id（面板）有多个日期。我想根据给定 id 的任何年份是否满足逻辑条件来生成一个新变量。我不确定如何对其进行编码，因此请不要将以下内容视为 R 代码，就像逻辑伪代码一样。类似的东西

foreach(i in min(id):max(id)) {
if(var1[yearvar[1:max(yearvar)]=="A") then { newvar==1}
}

举个例子：

ID     Year     Letter
1     1999        A
1     2000        B
2     2000        C
3     1999        A

应该返回newvar 1 1 0 1

由于data[ID==1]在某年包含A，它也应该在2000年包含==1，尽管那一年有Letter==B。

【问题讨论】：

标签： r syntax grouping time-series

【解决方案1】：

这是一种使用基础 R 接近它的方法：

#Find which ID meet first criteria
withA <- unique(dat$ID[dat$Letter == "A"])

#add new column based on whether ID is in withA
dat$newvar <- as.numeric(dat$ID %in% withA)

#    ID Year Letter newvar
# 1  1 1999      A      1
# 2  1 2000      B      1
# 3  2 2000      C      0
# 4  3 1999      A      1

【讨论】：

【解决方案2】：

这是使用plyr的解决方案：

library(plyr)
a <- ddply(dat, .(ID), summarise, newvar = as.numeric(any(Letter == "A")))
merge(ID, a, by="ID")

【讨论】：

如果在ddply()中用transform替换summary，那么就不需要使用merge()。

【解决方案3】：

不使用包：

dat <- data.frame(
    ID = c(1,1,2,3),
    Year = c(1999,2000,2000,1999),
    Letter = c("A","B","C","A")
)
tableData <- table(dat[,c("ID","Letter")])
newvar <- ifelse(tableData[dat$ID,"A"]==1,1,0)
dat <- cbind(dat,newvar)

#  ID Year Letter newvar
#1  1 1999      A      1
#2  1 2000      B      1
#3  2 2000      C      0
#4  3 1999      A      1

【讨论】：