在R中按ID移一行

Question

我有数据框,我想用条件创建一个新变量"Begin1":如果变量"Begin"的第二行小于第一行的变量"End",则设置值"End"替换"Begin"由于按ID重叠

ID <- c(rep(1,3), rep(3, 5), rep(4,4))
Begin <- c(0,2.5,5, 7,8,7,25,25,10,15,17,20)
End <- c(1.5,3.5,6, 7.5,8,11,29,35, 12,19,21,28)
df <- data.frame(ID, Begin, End)
df
    ID Begin  End
1   1   0.0  1.5
2   1   2.5  3.5
3   1   5.0  6.0
4   3   7.0  7.5
5   3   8.0  8.0
6   3   7.0 11.0**
7   3  25.0 29.0
8   3  25.0 35.0**
9   4  10.0 12.0
10  4  15.0 19.0
11  4  17.0 21.0**
12  4  20.0 28.0**

如果你能看到,行加粗,排(6,8,11,12).从ID为3的第6行开始,您会看到"Begin"= 7.0,它比前一行的"End"小,现在我们设置"Begin1"= 8.0.对于ID为3的行8,"Begin"= 25,它比之前的"End"= 29小,现在我们设置"Begin1"= 29,依此类推.这是输出

   ID Begin Begin1  End
1   1   0.0    0.0  1.5
2   1   2.5    2.5  3.5
3   1   5.0    5.0  6.0
4   3   7.0    7.0  7.5
5   3   8.0    8.0  8.0
6   3   7.0    8.0 11.0**
7   3  25.0   25.0 29.0
8   3  25.0   29.0 35.0**
9   4  10.0   10.0 12.0
10  4  15.0   15.0 19.0
11  4  17.0   19.0 21.0**
12  4  20.0   21.0 28.0**

谢谢你的建议

这是更新

ID <- c(rep(1,3), rep(3, 5), rep(4,4))
Group <-c(1,1,2,1,1,1,2,2,1,1,1,2)
Begin <- c(0,2.5,5, 7,8,7,25,25,10,15,17,20)
End <- c(1.5,3.5,6, 7.5,8,11,29,35, 12,19,21,28)
df <- data.frame(ID,Group, Begin, End)

这次我想按ID和Group分组,我从data.table得到了错误.

这是输出

   ID Group Begin  End Begin1
1   1   1   0.0  1.5    0.0
2   1   1   2.5  3.5    2.5
3   1   2   5.0  6.0    5.0
4   3   1   7.0  7.5    7.0
5   3   1   8.0  8.0    8.0
6   3   1   7.0 11.0    8.0
7   3   2  25.0 29.0   25.0
8   3   2  25.0 35.0   29.0
9   4   1  10.0 12.0   35.0
10  4   1  15.0 19.0   15.0
11  4   1  17.0 21.0   19.0
12  4   2  20.0 28.0   20.0**** Right here is not change bc it's group 2

这是dplyr包的结果,它可以工作,但是data.table不起作用

library(dplyr)
df %>%
  group_by(ID, Group) %>% 
  mutate(Begin1 = pmax(Begin, lag(End), na.rm =TRUE))

Source: local data frame [12 x 5]
Groups: ID, Group [6]

      ID Group Begin   End Begin1
    (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)  (dbl)
1      1     1   0.0   1.5    0.0
2      1     1   2.5   3.5    2.5
3      1     2   5.0   6.0    5.0
4      3     1   7.0   7.5    7.0
5      3     1   8.0   8.0    8.0
6      3     1   7.0  11.0    8.0
7      3     2  25.0  29.0   25.0
8      3     2  25.0  35.0   29.0
9      4     1  10.0  12.0   10.0
10     4     1  15.0  19.0   15.0
11     4     1  17.0  21.0   19.0
12     4     2  20.0  28.0   20.0**** It works

Answer 1

使用不同的方式data.table.钥匙如下.

• by通过ID进行计算的语句
• 该shift函数滞后于End变量以与Begin进行比较
• 该pmax函数执行元素max计算

这是代码:

library(data.table)
dt <- as.data.table(df)
dt[, Begin1 := pmax(Begin, shift(End, type = 'lag'), na.rm = TRUE), by = ID]