仅当在 r 中满足条件时，数据帧内的增量计数器答案

【问题标题】：incremental counter within dataframe only when a condition is met in r仅当在 r 中满足条件时，数据帧内的增量计数器
【发布时间】：2021-07-17 22:14:50
【问题描述】：

我想创建一个仅在满足条件时才增加的累积增量计数器。

DT <- data.table(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2), 
               b = c(10L, 5L, 3L, 4L, 2L, 6L, 1L, 3L, 5L, 7L))

rleid 没有得到想要的结果，因为在连续行中满足两个条件时，不会执行增量

> DT[,count := rleid(b>=5),id]
> DT
    id  b count
 1:  1 10     1
 2:  1  5     1
 3:  1  3     2
 4:  1  4     2
 5:  1  2     2
 6:  1  6     3
 7:  1  1     4
 8:  2  3     1
 9:  2  5     2
10:  2  7     2

预期的结果是

> DT
    id  b count
 1:  1 10     1
 2:  1  5     2
 3:  1  3     2
 4:  1  4     2
 5:  1  2     2
 6:  1  6     3
 7:  1  1     3
 8:  2  3     1
 9:  2  5     2
10:  2  7     3

【问题讨论】：

试试DT[, count := rleid(cumsum(b >= 5)), by = .(id)]。

标签： r data.table counter

【解决方案1】：

这是cumsum 的选项。按'id'分组，得到逻辑表达式的累计和（b >= 5）。对于 'id' 2，大于或等于 5 的第一个元素位于位置 2（在分组位置），因此第一行将为 0。为了使其为 1，一个选项是将其转换为 @ 987654323@ 然后强制转换成整数，这样我们就得到整数存储值了（R索引从1开始）

DT[, count := as.integer(factor(cumsum(b >= 5))), id]

-输出

DT
    id  b count
 1:  1 10     1
 2:  1  5     2
 3:  1  3     2
 4:  1  4     2
 5:  1  2     2
 6:  1  6     3
 7:  1  1     3
 8:  2  3     1
 9:  2  5     2
10:  2  7     3

【讨论】：

相信我一试！ :D

【解决方案2】：

另一个data.table 选项与cumsum

> DT[, count := (v <- cumsum(b >= 5)) - v[1] + 1, id][]
    id  b count
 1:  1 10     1
 2:  1  5     2
 3:  1  3     2
 4:  1  4     2
 5:  1  2     2
 6:  1  6     3
 7:  1  1     3
 8:  2  3     1
 9:  2  5     2
10:  2  7     3

【讨论】：

【解决方案3】：

我们也可以为此使用accumulate 函数。以下是有关此解决方案的一些说明：

accumulate 将两个参数函数作为其.f 参数，其中.x 是前一个/累积值，.y 是向量b 的值序列中的当前值
我将count 的初始值设置为1，因此删除b 的第一个值，因为我们不再需要它并通过.y 检查下一个值，如果满足条件，它将加一，否则保持原样。

library(dplyr)
library(purrr)

DT %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(count = accumulate(b[-1], .init = 1,
                            ~ if(.y >= 5) {
                              .x + 1
                            } else {
                              .x
                            }))

# A tibble: 10 x 3
# Groups:   id [2]
      id     b count
   <dbl> <int> <dbl>
 1     1    10     1
 2     1     5     2
 3     1     3     2
 4     1     4     2
 5     1     2     2
 6     1     6     3
 7     1     1     3
 8     2     3     1
 9     2     5     2
10     2     7     3

【讨论】：