r - 在 R 中，如何根据前一行(或后一行)的更改为变量设置值？

给定一个数据框如下:

id<-c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2)
t<-c(6,8,9,11,12,14,55,57,58,60,62,63)
p<-c("a","a","a","b","b","b","a","a","b","b","b","b")
df<-data.frame(id,t,p)

row id  t   p
1   1   6   a
2   1   8   a
3   1   9   a
4   1   11  b
5   1   12  b
6   1   14  b
7   2   55  a
8   2   57  a
9   2   58  b
10  2   60  b
11  2   62  b
12  2   63  b

我想创建一个新变量 'ta' 使得 ta 的值为:

对于给定 ID(第 4 行和第 9 行)，“p”从 a 变为 b 的行为零(我可以这样做)

在每个唯一的 id 中，当 p 为 'a' 时，ta 的值应该从 0 开始倒数，计算出相关行与其上方行之间 t 的变化。例如，对于第 3 行，ta 的值应为 0 - (11-9) = -2。

在每个唯一的 id 中，当 p 是 'b' 时，ta 的值应该从 0 开始计算相关行和它下面的行之间 t 的变化。例如，对于第 5 行，ta 的值应为 0 + (12-11) = 1。

因此，完成后，数据框应如下所示:

row id  t   p   ta
1   1   6   a   -5
2   1   8   a   -3
3   1   9   a   -2
4   1   11  b   0
5   1   12  b   1
6   1   14  b   3
7   2   55  a   -3
8   2   57  a   -1
9   2   58  b   0
10  2   60  b   2
11  2   62  b   4
12  2   63  b   5

我一直在玩循环和 cumsum() 以及 head() 和 tail() 并且不能完全使这种在 id/in 条件内求和工作。关于处理来自前一行或后一行的值还有许多其他问题，但我无法完全重塑任何这些技术以在这里工作。非常感谢您的想法。

最佳答案

干得好。这是一种 split-apply-combine 策略，通过 id 分解所有内容，建立 p=='a' 和 p=='b' 之间的过渡点，然后减去其上方和下方的值。仅当您的数据按照您在此处显示的方式实际排序时才有效。

do.call('rbind',
lapply(split(df, id), function(x) {
    # save values of `0` at transition points in `p`
    x <- cbind.data.frame(x, ta=ifelse(c(0,diff(as.numeric(as.factor(x$p))))==1, 0, NA))

    # identify indices for those points
    w <- which(x$ta==0)

    # handle `ta` values for `p=='b'`
    x$ta[(w+1):nrow(x)] <- x$ta[w] + (x$t[(w+1):nrow(x)] - x$t[w])

    # handle `ta` values for `p=='a'`
    x$ta[1:(w-1)] <- x$ta[w] - (x$t[w] - x$t[1:(w-1)])

    return(x)
})
)

结果:

     id  t p ta
1.1   1  6 a -5
1.2   1  8 a -3
1.3   1  9 a -2
1.4   1 11 b  0
1.5   1 12 b  1
1.6   1 14 b  3
2.7   2 55 a -3
2.8   2 57 a -1
2.9   2 58 b  0
2.10  2 60 b  2
2.11  2 62 b  4
2.12  2 63 b  5

关于r - 在 R 中，如何根据前一行(或后一行)的更改为变量设置值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/21867109/