在 dplyr 中使用 'window' 函数

Question

我需要按顺序处理数据帧的行，但需要回顾某些行。这是一个大概的例子：

library(dplyr)
d <- data_frame(trial = rep(c("A","a","b","B","x","y"),2))
d <- d %>%
  mutate(cond = rep('', n()), num = as.integer(rep(0,n())))

for (i in 1:nrow(d)){
  if(d$trial[i] == "A"){
  d$num[i] <- 0
  d$cond[i] <- "A"
  }
else if(d$trial[i] == "B"){
  d$num[i] <- 0
  d$cond[i] <- "B"
  }
else{
  d$num[i] <- d$num[i-1] +1
  d$cond[i] <- d$cond[i-1]
  }
}

生成的数据框看起来像

> d
Source: local data frame [12 x 3]

    trial cond num
 1      A    A   0
 2      a    A   1
 3      b    A   2
 4      B    B   0
 5      x    B   1
 6      y    B   2
 7      A    A   0
 8      a    A   1
 9      b    A   2
10      B    B   0
11      x    B   1
12      y    B   2

使用 dplyr 执行此操作的正确方法是什么？

Answer 1

尝试

d %>% 
  mutate(cond = zoo::na.locf(ifelse(trial=="A"|trial=="B", trial, NA))) %>%
  group_by(id=rep(1:length(rle(cond)$values), rle(cond)$lengths)) %>% 
  mutate(num = 0:(n()-1))  %>% ungroup %>% 
  select(-id)

Answer 2

这是一种方法。第一件事是使用 ifelse 在 cond 中添加 A 或 B。然后，我使用 zoo 包中的 na.locf() 来用 A 或 B 填充 NA。我想在处理 num 之前分配一个临时组 ID。 data.table包里借用了rleid()。使用临时组 ID（即 foo）对数据进行分组，我使用了 row_number()，它是 dplyr 包中的 window 函数之一。请注意，我试图删除 foo 执行 select(-foo)。但是，专栏想留下来。我认为这可能与功能的兼容性有关。

library(zoo)
library(dplyr)
library(data.table)

d <- data_frame(trial = rep(c("A","a","b","B","x","y"),2))

mutate(d, cond = ifelse(trial == "A" | trial == "B", trial, NA),
          cond = na.locf(cond),
          foo = rleid(cond)) %>%
group_by(foo) %>%
mutate(num = row_number() - 1)

#   trial cond foo num
#1      A    A   1   0
#2      a    A   1   1
#3      b    A   1   2
#4      B    B   2   0
#5      x    B   2   1
#6      y    B   2   2
#7      A    A   3   0
#8      a    A   3   1
#9      b    A   3   2
#10     B    B   4   0
#11     x    B   4   1
#12     y    B   4   2

Answer 3

dlpyr-唯一解：

d %>% 
  group_by(i=cumsum(trial %in% c('A','B'))) %>% 
  mutate(cond=trial[1],num=seq(n())-1) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(-i)

#    trial cond num
# 1      A    A   0
# 2      a    A   1
# 3      b    A   2
# 4      B    B   0
# 5      x    B   1
# 6      y    B   2
# 7      A    A   0
# 8      a    A   1
# 9      b    A   2
# 10     B    B   0
# 11     x    B   1
# 12     y    B   2

在 dplyr 中使用 'window' 函数

Using 'window' functions in dplyr

r

dplyr