有序值 - select 最低值的第一个实例，然后是下一个最低后续值的第一个实例，依此类推

Question

我有一个包含许多不同 UniqueID 的数据框，它们也按日期排序。每个 UniqueID 从最旧日期到最新日期排序。我们还有一个名为步骤的列，从 1 到 4 排序。

每个 UniqueID 的目标是找到第一步的最旧实例，然后是第二步的最旧实例等。某些步骤可能会丢失，例如 UniqueID = [=47 缺少第 3 步=].在本例中，我们跳过第 3 步并继续执行第 4 步。

这是原始数据框。

   UniqueID       Date Step
1         A 2015-07-03    2
2         A 2015-07-07    3
3         A 2015-07-09    1
4         A 2015-07-14    4
5         A 2015-07-17    1
6         A 2015-07-20    2
7         A 2015-07-23    2
8         A 2015-07-24    3
9         A 2015-07-29    3
10        B 2015-06-01    3
11        B 2015-06-15    2
12        B 2015-06-22    1
13        B 2015-06-29    4
14        B 2015-07-13    2
15        B 2015-06-22    2
16        B 2015-07-08    2
17        B 2015-07-27    4

我们想要 select 的有效条目是观察值 3、6、8、12、14、17。创建此数据框：

 UniqueID       Date Step
3         A 2015-07-09    1
6         A 2015-07-20    2
8         A 2015-07-24    3
12        B 2015-06-22    1
14        B 2015-07-13    2
17        B 2015-07-27    4

我有逻辑和一些伪代码，但无法将它们组合在一起。因此，在 UniqueID = "A" 的示例数据框中，我们首先将数据框分组：

group_by(UniqueID)

找到 UniqueID = "A" 的最小值并分配给变量。

v <- min(Step)returns 1

然后为这一步取索引

i <- which.min(Step) returns 3

然后我们要找到大于第一步的最小步，并且只搜索出现在第一步之后的元素。所以现在我们只搜索大于 1 的 Step 值，并且只从我们找到的第一个值的位置开始，在本例中是从观察 3 开始。我们希望对每个 UniqueID 的所有观察重复此操作，直到我们要么到达最后一个观察值，或者在剩余元素中再也找不到大于最后一个观察值的观察值。

这是创建示例数据框的输入：

structure(list(UniqueID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", 
"B"), class = "factor"), Date = structure(c(16619, 16623, 16625, 
16630, 16633, 16636, 16639, 16640, 16645, 16587, 16601, 16608, 
16615, 16629, 16608, 16624, 16643), class = "Date"), Step = c(2, 
3, 1, 4, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 2, 1, 4, 2, 2, 2, 4)), .Names = c("UniqueID", 
"Date", "Step"), row.names = c(NA, -17L), class = "data.frame")

替代 dput 使用 jeremycg 的方法崩溃。

structure(list(UniqueID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 10L, 11L), .Label = c("A","B",
"C","D","E","F","G","H","I","J","K"),
class = "factor"), Date = c("3/08/2015", 
"21/07/2015", "7/07/2015", "7/07/2015", "29/07/2015", "29/07/2015", 
"29/06/2015", "13/07/2015", "9/07/2015", "29/07/2015", "24/07/2015", 
"2/07/2015", "16/07/2015", "18/06/2015", "8/07/2015", "29/07/2015", 
"12/06/2015", "27/07/2015"), Step = c(1, 1, 4, 4, 4, 3, 
5, 5, 1, 4, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 2)), .Names = c("UniqueID", 
"Date", "Step"), class = c("tbl_df", "data.frame"
), row.names = c(NA, -18L))

编辑：即使使用来自 jeremycg 的更新代码，UniqueID 的输出仍继续崩溃：

structure(list(UniqueID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L ), .Label = c("A"                                                                                              ), class = "factor"), Date = structure(c(16619, 16623, 16625,                                                                                                                                          16630, 16633, 16636), class = "Date"), Step = c(1, 5, 5, 1, 1, 1)), .Names = c("UniqueID",                                                                                                                                                                                                                                               "Date", "Step"), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame")

Answer 1

效率很低，但工作正常。

首先定义一个函数：

myseq <- function(df){
  if(which.min(df$Step) == nrow(df)){
    return(list(df[nrow(df),]))
  }
  store <- vector(mode = "list", length = nrow(df))
  i=1
  while(any(!is.na(df$Step))){
    store[[i]] <-  df[which.min(df$Step),]
    df <- df[which.min(df$Step) : nrow(df), ]
    df$Step[df$Step == min(df$Step)] <- NA
    i = i+1
  }
  store
}

然后使用 dplyr:

将其包装在数据框上

library(dplyr)
dta %>% group_by(UniqueID) %>%
        do(do.call(rbind, myseq(.)))
Source: local data frame [6 x 3]
Groups: UniqueID

  UniqueID       Date Step
1        A 2015-07-09    1
2        A 2015-07-20    2
3        A 2015-07-24    3
4        B 2015-06-22    1
5        B 2015-07-13    2
6        B 2015-07-27    4

有序值 - select 最低值的第一个实例，然后是下一个最低后续值的第一个实例，依此类推

Ordered values - select first instance of lowest value, then first instance of next lowest subsequent value and so on

r

dplyr

subsequence