我想创建一个新变量"Count",它是一个因子"Period"的唯一值的计数,通过对变量"ID"进行分组.以下数据包含一个列,其中包含我想要的"Count"值:
structure(list(ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L
), .Label = c("a", "b"), class = "factor"), Period = c(1.1, 1.1,
1.2, 1.3, 1.2, 1.3, 1.5, 1.5), Count = c(1L, 1L, 2L, 3L, 1L,
2L, 3L, 3L)), .Names = c("ID", "Period", "Count"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-8L))
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我尝试使用mutate Count = 1:length(Period)但它创建了"Period"的每个值的累积计数,而我想要只有唯一值的累积计数.这是我试过的:
library(plyr)
samp1<-ddply(samp, .(ID, Period), mutate, Count = 1:length(Period))
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任何人都可以提供正确的功能吗?
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现在再考虑一下,如果每个组元素没有组合在一起,我的初始方法将不会返回正确的结果,例如
v <- c(1, 3, 2, 2, 1, 2)
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我的函数将非连续的1s 2放在不同的组中
myrleid(v)
## [1] 1 2 3 3 4 5
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因此,最好的方法似乎是
match(v, unique(v))
## [1] 1 2 3 3 1 3
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将同时保留外观顺序并在同一组中保持未排序的值.
因此,我建议你这样做
library(data.table)
setDT(df)[, Count2 := match(Period, unique(Period)), by = ID]
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或(与基地R)
with(df, ave(Period, ID, FUN = function(x) match(x, unique(x))))
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老答案
看起来像GH上devel版本的rleid功能的一个很好的候选人data.table
### Devel version installation instructions
# library(devtools)
# install_github("Rdatatable/data.table", build_vignettes = FALSE)
library(data.table) # v 1.9.5+
setDT(df)[, Count2 := rleid(Period), by = ID]
df
# ID Period Count Count2
# 1: a 1.1 1 1
# 2: a 1.1 1 1
# 3: a 1.2 2 2
# 4: a 1.3 3 3
# 5: b 1.2 1 1
# 6: b 1.3 2 2
# 7: b 1.5 3 3
# 8: b 1.5 3 3
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或者,如果您不想加载外部包,我们可以自己定义此功能
myrleid <- function(x) {
temp <- rle(x)$lengths
rep.int(seq_along(temp), temp)
}
with(df, ave(Period, ID, FUN = myrleid))
## [1] 1 1 2 3 1 2 3 3
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或者,如果组的顺序递增,您也可以尝试对它们进行排名
library(data.table) ## V1.9.5+
setDT(df)[, Count2 := frank(Period, ties.method = "dense"), by = ID]
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要么
library(dplyr)
df %>%
group_by(ID) %>%
mutate(Count2 = dense_rank(Period))
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