이전 n 개의 행을 기준으로 조건부로 새 열 만들기

9

다음과 같이 데이터 프레임을 설정했습니다.

 df <- data.frame("id" = c(111,111,111,222,222,222,222,333,333,333,333), 
                  "Location" = c("A","B","A","A","C","B","A","B","A","A","A"), 
                  "Encounter" = c(1,2,3,1,2,3,4,1,2,3,4))

      id Location Encounter
1  111        A         1
2  111        B         2
3  111        A         3
4  222        A         1
5  222        C         2
6  222        B         3
7  222        A         4
8  333        B         1
9  333        A         2
10 333        B         3
11 333        A         4

기본적으로 위치가 각 ID 그룹의 이전 Encounter에있는 이진 플래그를 만들려고합니다. 따라서 다음과 같습니다.

    id Location Encounter Flag
1  111        A         1    0
2  111        B         2    0
3  111        A         3    1
4  222        A         1    0
5  222        C         2    0
6  222        B         3    0
7  222        A         4    1
8  333        B         1    0
9  333        A         2    0
10 333        B         3    1
11 333        A         4    1

나는 if 문을 수행하는 방법을 알아 내려고 노력했다.

library(dplyr)

df$Flag <- case_when((df$id - lag(df$id)) == 0 ~ 
                case_when(df$Location == lag(df$Location, 1) | 
                          df$Location == lag(df$Location, 2) | 
                          df$Location == lag(df$Location, 3) ~ 1, T ~ 0), T ~ 0)

    id Location Flag
1  111        A    0
2  111        B    0
3  111        A    1
4  222        A    0
5  222        C    0
6  222        B    0
7  222        A    1
8  333        B    0
9  333        A    1
10 333        B    1
11 333        A    1

그러나 이것은 행 9에 1이 잘못 할당되는 문제가 있으며 실제 데이터에서 15 이상 발생하는 경우가있어서 꽤 번거로워집니다. 나는 같은 것을 할 수있는 방법을 찾기를 바랐다.

lag(df$Location, 1:df$Encounter)

그러나 lag()k에 정수 가 필요하다는 것을 알고 특정 명령이 작동하지 않습니다.

r dataframe dplyr duplicates

— 달튼 K
소스

스택 오버플로에 오신 것을 환영합니다! SO 루틴에 대한 통찰력을 요청했기 때문에 누군가가 귀하의 질문에 대답 할 때 수행 할 작업 에 대한 내용을 읽으 십시오 . 그 외에도 둘러보기를 하고 요청하는 방법을 읽는 것은 나쁜 생각이 아닙니다 (질문은 훌륭하지만 배지를 줄 것입니다). 이 주변에서 더 자주 Hope기를 바랍니다. 건배.

— M--

6

옵션 duplicated

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(Flag = +(duplicated(Location)))
# A tibble: 11 x 4
# Groups:   id [3]
#      id Location Encounter  Flag
#   <dbl> <fct>        <dbl> <int>
# 1   111 A                1     0
# 2   111 B                2     0
# 3   111 A                3     1
# 4   222 A                1     0
# 5   222 C                2     0
# 6   222 B                3     0
# 7   222 A                4     1
# 8   333 B                1     0
# 9   333 A                2     0
#10   333 A                3     1
#11   333 A                4     1

— 아크 런
소스

4

베이스 R에서는 사용 ave해서 특정 id하고 Location및 1 그룹의 두 번째 행의 모든 값을 설정.

df$Flag <- as.integer(with(df, ave(Encounter, id, Location, FUN = seq_along) > 1))
df

#    id Location Encounter Flag
#1  111        A         1    0
#2  111        B         2    0
#3  111        A         3    1
#4  222        A         1    0
#5  222        C         2    0
#6  222        B         3    0
#7  222        A         4    1
#8  333        B         1    0
#9  333        A         2    0
#10 333        A         3    1
#11 333        A         4    1

사용 dplyr, 그 것

library(dplyr)

df %>%  group_by(id, Location) %>%  mutate(Flag = as.integer(row_number() > 1))

— 로낙 샤
소스

4

사용 data.table:

library(data.table)

dt[, flag:=1]
dt[, flag:=cumsum(flag), by=.(id,Location)]
dt[, flag:=ifelse(flag>1,1,0)]

데이터:

dt <- data.table("id" = c(111,111,111,222,222,222,222,333,333,333,333), 
                 "Location" = c("A","B","A","A","C","B","A","B","A","A","A"),
                 "Encounter" = c(1,2,3,1,2,3,4,1,2,3,4))

— 로코 그리스
소스

4

보다 일반적인 data.table솔루션을 사용하는 것 .N또는 rowid:

library(data.table)

setDT(dt)[, Flag := +(rowid(id, Location)>1)][]

또는

setDT(df)[, Flag := +(seq_len(.N)>1), .(id, Location)][]

#>      id Location  Encounter Flag
#> 1:  111        A         1    0
#> 2:  111        B         2    0
#> 3:  111        A         3    1
#> 4:  222        A         1    0
#> 5:  222        C         2    0
#> 6:  222        B         3    0
#> 7:  222        A         4    1
#> 8:  333        B         1    0
#> 9:  333        A         2    0
#> 10: 333        A         3    1
#> 11: 333        A         4    1

— 미디엄--
소스

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이것을 사용할 수도 있습니다 :

library(data.table)
setDT(df)[,flag:=ifelse(1:.N>1,1,0),by=.(id,Location)]

— 루합 파텔
소스