统计观测值时设置固定值
Setting fixed value when counting observations
目标：创建一个名为'duration'的变量--计算'上个月的值（0或 1)' 是一致的，(a) 只有在给定月份 过去至少有 3 次连续观察 且 (b) 当上个月的值为 1 时计为“0”。
例如，数据的样本结构如下：
structure(list(group = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2), month = c(2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 13, 14,
7, 10, 11, 12, 13, 14, 15), value= c(NA, 0, 1, 1, 0, 0, 0,
0, 0, 0, NA, 1, 1, 0, 0, 0, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-17L), codepage = 65001L)
最终结果看起来像（创建新变量，'duration'）：
╔═══════╦═══════╦═══════╦════════════╦═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ group ║ month ║ value ║ 'duration' ║ explanation ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 2 ║ na ║ na ║ ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 4 ║ 0 ║ na ║ There is no consecutive month in the past for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 5 ║ 1 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past (4) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 6 ║ 1 ║ na ║ There are only 2 consecutive months in the past (5, 6) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 7 ║ 0 ║ 0 ║ The previous month's value is 1, so the duration becomes 0 ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 10 ║ 0 ║ na ║ There is no consecutive month in the past for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 11 ║ 0 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past (10) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 12 ║ 0 ║ na ║ There is only 2 consecutive months in the past (10, 11) ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 13 ║ 0 ║ 3 ║ The previous month's (month 12) value (0) is consistent for 3 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 14 ║ 0 ║ 4 ║ The previous month's (month 13) value (0) is consistent for 4 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 7 ║ na ║ na ║ ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 10 ║ 1 ║ na ║ There is no consecutive month in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 11 ║ 1 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 12 ║ 0 ║ na ║ There is only 2 consecutive months in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 13 ║ 0 ║ 1 ║ The previous month's (month 12) value (0) is consistent for 1 month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 14 ║ 0 ║ 2 ║ The previous month's (month 13) value (0) is consistent for 2 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 15 ║ 1 ║ 3 ║ The previous month's (month 14) value (0) is consistent for 3 months ║
╚═══════╩═══════╩═══════╩════════════╩═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
我尝试申请的是（由@Will 提供）：
setDT(sample)
sample[, month_consecutive := NA]
sample[, value_stable_rows := unlist(lapply(sample[, rle(value), by = group]$length, seq))]
sample[, month_consecutive := unlist(lapply(sample[, rle(diffinv(diff(month) != 1)), by = group]$lengths, seq))]
sample[, value_stable_rows := shift(value_stable_rows, type = "lag"), by = group]
sample[, month_consecutive := shift(month_consecutive, type = "lag"), by = group]
sample[, duration := ifelse(value_stable_rows < month_consecutive , value_stable_rows, month_consecutive)]
sample[, month_lag1 := shift(month, n = 1)]
sample[, month_lag2 := shift(month, n = 2)]
sample[, month_lag3 := shift(month, n = 3)]
sample[!((month - month_lag1 == 1) & (month_lag1 - month_lag2 == 1) & (month_lag2 - month_lag3 == 1)), duration := NA]
sample[, .(group, month, value, duration )]
以上代码符合“Goal(a)”但不符合“Goal(b)”。当上个月的值为 1 时，我想询问您关于可以添加什么以将计数操作化为“0”的建议。
对于第二种情况，在 i 中指定逻辑表达式，即检查在 'duration' 和之前的 'value' 中有非 NA 的行（shift)为1，则将'duration'赋值给0
out <- sample[, .(group, month, value, duration )]
out[!is.na(duration) & shift(value) == 1, duration := 0]
-输出
out
# group month value duration
# 1: 1 2 NA NA
# 2: 1 4 0 NA
# 3: 1 5 1 NA
# 4: 1 6 1 NA
# 5: 1 7 0 0
# 6: 1 10 0 NA
# 7: 1 11 0 NA
# 8: 1 12 0 NA
# 9: 1 13 0 3
#10: 1 14 0 4
#11: 2 7 NA NA
#12: 2 10 1 NA
#13: 2 11 1 NA
#14: 2 12 0 NA
#15: 2 13 0 1
#16: 2 14 0 2
#17: 2 15 1 3
目标：创建一个名为'duration'的变量--计算'上个月的值（0或 1)' 是一致的，(a) 只有在给定月份 过去至少有 3 次连续观察 且 (b) 当上个月的值为 1 时计为“0”。
例如，数据的样本结构如下：
structure(list(group = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2), month = c(2, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 13, 14,
7, 10, 11, 12, 13, 14, 15), value= c(NA, 0, 1, 1, 0, 0, 0,
0, 0, 0, NA, 1, 1, 0, 0, 0, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-17L), codepage = 65001L)
最终结果看起来像（创建新变量，'duration'）：
╔═══════╦═══════╦═══════╦════════════╦═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ group ║ month ║ value ║ 'duration' ║ explanation ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 2 ║ na ║ na ║ ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 4 ║ 0 ║ na ║ There is no consecutive month in the past for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 5 ║ 1 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past (4) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 6 ║ 1 ║ na ║ There are only 2 consecutive months in the past (5, 6) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 7 ║ 0 ║ 0 ║ The previous month's value is 1, so the duration becomes 0 ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 10 ║ 0 ║ na ║ There is no consecutive month in the past for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 11 ║ 0 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past (10) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 12 ║ 0 ║ na ║ There is only 2 consecutive months in the past (10, 11) ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 13 ║ 0 ║ 3 ║ The previous month's (month 12) value (0) is consistent for 3 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 14 ║ 0 ║ 4 ║ The previous month's (month 13) value (0) is consistent for 4 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 7 ║ na ║ na ║ ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 10 ║ 1 ║ na ║ There is no consecutive month in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 11 ║ 1 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 12 ║ 0 ║ na ║ There is only 2 consecutive months in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 13 ║ 0 ║ 1 ║ The previous month's (month 12) value (0) is consistent for 1 month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 14 ║ 0 ║ 2 ║ The previous month's (month 13) value (0) is consistent for 2 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 15 ║ 1 ║ 3 ║ The previous month's (month 14) value (0) is consistent for 3 months ║
╚═══════╩═══════╩═══════╩════════════╩═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
我尝试申请的是（由@Will 提供）：
setDT(sample)
sample[, month_consecutive := NA]
sample[, value_stable_rows := unlist(lapply(sample[, rle(value), by = group]$length, seq))]
sample[, month_consecutive := unlist(lapply(sample[, rle(diffinv(diff(month) != 1)), by = group]$lengths, seq))]
sample[, value_stable_rows := shift(value_stable_rows, type = "lag"), by = group]
sample[, month_consecutive := shift(month_consecutive, type = "lag"), by = group]
sample[, duration := ifelse(value_stable_rows < month_consecutive , value_stable_rows, month_consecutive)]
sample[, month_lag1 := shift(month, n = 1)]
sample[, month_lag2 := shift(month, n = 2)]
sample[, month_lag3 := shift(month, n = 3)]
sample[!((month - month_lag1 == 1) & (month_lag1 - month_lag2 == 1) & (month_lag2 - month_lag3 == 1)), duration := NA]
sample[, .(group, month, value, duration )]
以上代码符合“Goal(a)”但不符合“Goal(b)”。当上个月的值为 1 时，我想询问您关于可以添加什么以将计数操作化为“0”的建议。
对于第二种情况，在 i 中指定逻辑表达式，即检查在 'duration' 和之前的 'value' 中有非 NA 的行（shift)为1，则将'duration'赋值给0
out <- sample[, .(group, month, value, duration )]
out[!is.na(duration) & shift(value) == 1, duration := 0]
-输出
out
# group month value duration
# 1: 1 2 NA NA
# 2: 1 4 0 NA
# 3: 1 5 1 NA
# 4: 1 6 1 NA
# 5: 1 7 0 0
# 6: 1 10 0 NA
# 7: 1 11 0 NA
# 8: 1 12 0 NA
# 9: 1 13 0 3
#10: 1 14 0 4
#11: 2 7 NA NA
#12: 2 10 1 NA
#13: 2 11 1 NA
#14: 2 12 0 NA
#15: 2 13 0 1
#16: 2 14 0 2
#17: 2 15 1 3