r - 在 R (dplyr) 中重置的条件运行计数(累计和)

我正在尝试计算一个以其他变量为条件的运行计数(即累积总和)，并且可以为另一个变量的特定值重置。我在 R 中工作，如果可能的话，我更喜欢基于 dplyr 的解决方案。

我想基于以下算法为运行计数创建一个变量 cumulative :

计算 cumulative 和 id

组合内的运行计数( age )

对于每个后续 cumulative 将运行计数 ( trial ) 递增 1，其中 accuracy = 0 、 block = 2 和 condition = 1

将每个 cumulative 的运行计数 ( trial ) 重置为 0，其中 accuracy = 1 、 block = 2 和 condition = 1 ，并且下一个增量从 1(不是前一个数字)恢复

对于每个 trial ，其中 block != 2 或 condition != 1 ，将运行计数( cumulative )保留为 NA

这是一个最小的工作示例:

mydata <- data.frame(id = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1),
                 age = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2),
                 block = c(1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2),
                 trial = c(1,2,1,2,3,4,5,6,7,8,1),
                 condition = c(1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1),
                 accuracy = c(0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0)
)

id  age block   trial   condition   accuracy
1   1   1       1       1           0
1   1   1       2       1           0
1   1   2       1       1           0
1   1   2       2       1           0
1   1   2       3       1           0
1   1   2       4       2           0
1   1   2       5       1           0
1   1   2       6       1           1
1   1   2       7       1           0
1   1   2       8       1           0
1   2   2       1       1           0

预期的输出是:

id  age block   trial   condition   accuracy    cumulative
1   1   1       1       1           0           NA
1   1   1       2       1           0           NA
1   1   2       1       1           0           1
1   1   2       2       1           0           2
1   1   2       3       1           0           3
1   1   2       4       2           0           NA
1   1   2       5       1           0           4
1   1   2       6       1           1           0
1   1   2       7       1           0           1
1   1   2       8       1           0           2
1   2   2       1       1           0           1

最佳答案

我们可以使用 case_when 根据我们的条件分配我们需要的值。然后我们添加一个额外的 group_by 条件，当 cumsum 列为 0 时，使用 temp 来切换值。在最后的 mutate 步骤中，我们暂时将 replace 中的 NA temp 值设为 0，然后将 cumsum 覆盖并放回 NA 值以再次到位最终输出。

library(dplyr)

mydata %>%
    group_by(id, age) %>%
    mutate(temp = case_when(accuracy == 0 & block == 2 & condition == 1 ~ 1,
                            accuracy == 1 & block == 2 & condition == 1 ~ 0,
                            TRUE ~ NA_real_)) %>%
    ungroup() %>%
    group_by(id, age, group = cumsum(replace(temp == 0, is.na(temp), 0))) %>%
    mutate(cumulative = replace(cumsum(replace(temp, is.na(temp), 0)),
                          is.na(temp), NA)) %>%
    select(-temp, -group)


#    group    id   age block trial condition accuracy cumulative
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl>    <dbl>      <dbl>
# 1     0     1     1     1     1         1        0         NA
# 2     0     1     1     1     2         1        0         NA
# 3     0     1     1     2     1         1        0          1
# 4     0     1     1     2     2         1        0          2
# 5     0     1     1     2     3         1        0          3
# 6     0     1     1     2     4         2        0         NA
# 7     0     1     1     2     5         1        0          4
# 8     1     1     1     2     6         1        1          0
# 9     1     1     1     2     7         1        0          1
#10     1     1     1     2     8         1        0          2
#11     1     1     2     2     1         1        0          1

关于r - 在 R (dplyr) 中重置的条件运行计数(累计和)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/52960348/