R：如何根据其他列中的序列和值获取数据框列中的值答案

【问题标题】：R: How to get a value in data frame column depending on sequence and values in other columnsR：如何根据其他列中的序列和值获取数据框列中的值
【发布时间】：2015-12-07 06:51:26
【问题描述】：

我有一个数据框，df。我按 v1 和 v2 排序的数据帧。对于 v1 中的每组唯一值（样本数据中的值 1、2 和 3），我想计算一个新变量 v5。

v5 的值取决于 v3 和 v4 的值：如果 v3 == “新”，则 v5 == v4。如果 v3 == "Old" 则 v5 在 v3 中第一个前面的值等于 "New" 的行中获取 v4 的值。都在 v1 的同一个“组”中。

样本数据：

df <- data.frame(v1=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,3), 
             v2=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,4),
             v3=c("New", "Old", "Old","New", "Old", "New","New", "New", "Old","Old"),
             v4=c("A","B","C","X","Y","Z","A","B","C","D")) 


v1 v2  v3 v4
1  1 New  A  
1  2 Old  B
1  3 Old  C
2  1 New  X
2  2 Old  Y
2  3 New  Z
3  1 New  A
3  2 New  B
3  3 Old  C
3  4 Old  D

期望的输出：

   v1 v2  v3 v4 v5
    1  1 New  A  A
    1  2 Old  B  A
    1  3 Old  C  A
    2  1 New  X  X
    2  2 Old  Y  X
    2  3 New  Z  Z
    3  1 New  A  A
    3  2 New  B  B
    3  3 Old  C  B
    3  4 Old  D  B

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

也可以使用dplyr 包。

library(dplyr)
library(zoo)
df <- data.frame(v1=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,3), 
                 v2=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,4),
                 v3=c("New", "Old", "Old","New", "Old", "New","New", "New", "Old","Old"),
                 v4=c("A","B","C","X","Y","Z","A","B","C","D"),
                 stringsAsFactors = FALSE) 
df %>% 
  group_by(v1) %>%
  mutate(v5=ifelse(v3=="New", v4, NA),
         v5=na.locf(v5))
# Source: local data frame [10 x 5]
# Groups: v1 [3]
# 
#       v1    v2    v3    v4    v5
#    (dbl) (dbl) (chr) (chr) (chr)
# 1      1     1   New     A     A
# 2      1     2   Old     B     A
# 3      1     3   Old     C     A
# 4      2     1   New     X     X
# 5      2     2   Old     Y     X
# 6      2     3   New     Z     Z
# 7      3     1   New     A     A
# 8      3     2   New     B     B
# 9      3     3   Old     C     B
# 10     3     4   Old     D     B

【讨论】：

太棒了。谢谢@ docendo discimus

【解决方案2】：

我们可以试试data.table。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df)），按'v1'分组，我们replace'v4'元素对应'v3'中的'Old'值，NA然后使用na.locf（来自library(zoo)）要将NA 值替换为前面的非NA 值，分配（:=）输出以创建新列'v5'。

library(data.table)
library(zoo)
setDT(df)[, v5:= na.locf(replace(v4, v3=='Old', NA)) , by = v1]
df
#    v1 v2  v3 v4 v5
# 1:  1  1 New  A  A
# 2:  1  2 Old  B  A
# 3:  1  3 Old  C  A
# 4:  2  1 New  X  X
# 5:  2  2 Old  Y  X
# 6:  2  3 New  Z  Z
# 7:  3  1 New  A  A
# 8:  3  2 New  B  B
# 9:  3  3 Old  C  B
#10:  3  4 Old  D  B

或者我们可以使用来自base R的ave

df$v5 <- with(df, ave(replace(v4, v3=='Old', NA),v1, FUN= na.locf))

【讨论】：