在 R 中按组计算先前项目的数量

Count the number previous items in by group in R

我想创建一个新变量来计算分组中先前项目的数量。我的意思是这样的,以esoph数据集为例。

首先,我按组 esoph$agegp, esoph$alcgp 和附加值列 -esoph$ncontrols.

对数据集进行排序

这给了我以下数据集

x<-esoph[order(esoph$agegp, esoph$alcgp, -esoph$ncontrols ), ]
x

   agegp     alcgp    tobgp ncases ncontrols
1  25-34 0-39g/day 0-9g/day      0        40
2  25-34 0-39g/day    10-19      0        10
3  25-34 0-39g/day    20-29      0         6
4  25-34 0-39g/day      30+      0         5
5  25-34     40-79 0-9g/day      0        27
6  25-34     40-79    10-19      0         7
8  25-34     40-79      30+      0         7
7  25-34     40-79    20-29      0         4
9  25-34    80-119 0-9g/day      0         2
11 25-34    80-119      30+      0         2
...

现在,我想创建一个带有某种索引的新变量,每行增加一个。每当下一个分组开始时,索引就会回到 1。

结果 table 如下(带有附加索引列):

   agegp     alcgp    tobgp ncases ncontrols index
1  25-34 0-39g/day 0-9g/day      0        40     1
2  25-34 0-39g/day    10-19      0        10     2
3  25-34 0-39g/day    20-29      0         6     3
4  25-34 0-39g/day      30+      0         5     4
5  25-34     40-79 0-9g/day      0        27     1
6  25-34     40-79    10-19      0         7     2
8  25-34     40-79      30+      0         7     3
7  25-34     40-79    20-29      0         4     4
9  25-34    80-119 0-9g/day      0         2     1
11 25-34    80-119      30+      0         2     2
...

如何计算此列?

谢谢!

这可以使用专门的软件包来实现,例如 dplyr 中有 row_number()。我们需要按变量 ('alcgp') 分组并使用 mutate.

创建一个新列
library(dplyr)
df1 %>%
   group_by( alcgp) %>%
   mutate(indx= row_number())

或使用 base R 中的 ave。我们按 'alcgp' 分组,在 FUN 中我们可以指定 seq_along。我使用 seq_along(alcgp) 因为如果变量是 factor class.

它可能不起作用
 df1$indx <- with(df1, ave(seq_along(alcgp), alcgp, FUN=seq_along))

splitstackshape 中的另一个方便的功能,即 getanID

 library(splitstackshape)
 getanID(df1, 'alcgp')

这是一个 data.table 解决方案:

R> (data.table(Data)[,index := 1:.N, by = "agegp,alcgp"])
    agegp     alcgp    tobgp ncases ncontrols index
 1: 25-34 0-39g/day 0-9g/day      0        40     1
 2: 25-34 0-39g/day    10-19      0        10     2
 3: 25-34 0-39g/day    20-29      0         6     3
 4: 25-34 0-39g/day      30+      0         5     4
 5: 25-34     40-79 0-9g/day      0        27     1
 6: 25-34     40-79    10-19      0         7     2
 7: 25-34     40-79      30+      0         7     3
 8: 25-34     40-79    20-29      0         4     4
 9: 25-34    80-119 0-9g/day      0         2     1
10: 25-34    80-119      30+      0         2     2

library(data.table)
##
Data <- read.table(
  text = "   agegp     alcgp    tobgp ncases ncontrols
1  25-34 0-39g/day 0-9g/day      0        40
2  25-34 0-39g/day    10-19      0        10
3  25-34 0-39g/day    20-29      0         6
4  25-34 0-39g/day      30+      0         5
5  25-34     40-79 0-9g/day      0        27
6  25-34     40-79    10-19      0         7
8  25-34     40-79      30+      0         7
7  25-34     40-79    20-29      0         4
9  25-34    80-119 0-9g/day      0         2
11 25-34    80-119      30+      0         2",
  header = TRUE,
  stringsAsFactors = FALSE
)