dplyr抑制组中下一个n次出现的值

Question

我最近看了有关如何抑制使用小组dplyr内的所有但一个值的第一个出现的意见(dplyr覆盖所有但一个值在一组中的第一个事件).

解决方案是一个非常聪明的解决方案,现在我正努力找到一些同样有效的东西,以防我需要仅抑制n个下一个值.

例如,在下面的代码中,我创建了一个新的"标记"列:

library('dplyr')
data(iris)
set.seed(1)
iris$tag <- sample(c(0,1), 150, replace=TRUE, prob = c(0.7, 0.3))
giris <- iris %>% group_by(Species)

# Source: local data frame [150 x 6]
# Groups: Species [3]
# 
#    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   tag
#           (dbl)       (dbl)        (dbl)       (dbl)  (fctr) (dbl)
# 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa     0
# 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa     0
# 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa     0
# 4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa     1
# 5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa     0
# 6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa     1
# 7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa     1
# 8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa     0
# 9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa     0
# 10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa     0
# ..          ...         ...          ...         ...     ...   ...

在setosa组行中:4,6,7,...被标记为"1".在任何出现"1"之后,我试图在接下来的两行中抑制"1"(即将它们转换为"0").换句话说,行#5和#6应设置为"0",但#7应保持不受影响.在这种情况下,第7行恰好是"1",因此第8行和第9行应该设置为"0",依此类推......

有关如何在dplyr中执行此操作的任何提示？这个包真的很强大但是出于某种原因,掌握所有细微之处对我来说是一个精神上的挑战......

---

一些示例:在以下情况下:0 0 1 1,输出应该是0 0 1 0在以下情况下:0 0 1 1 1 1 1,输出应该是0 0 1 0 0 1 0

Answer 1

对我来说，如果您使用累积减少来跟踪折射周期，那么这在语义上会更清晰。

suppress <- function(x, w) {
  r <- Reduce(function(d,i) if(i&!d) w else max(0,d-1), x, init=0, acc=TRUE)[-1] 
  x * (r==w)
}

例子

suppress(c(0,0,1,1,1,1,1), 2)
#>     [1] 0 0 1 0 0 1 0