以下是我的数据的样子.
City, count
Mexico, 1
Mexico, 1
London, 0
London, 1
London, 1
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我正在使用Rle函数来计算我的值中的一致性,但无法应用组逻辑.
我试过循环功能,但它没有用.
我正在寻找下面的输出
Mexico, 1:2
London, 0:1
London, 1:2
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data.table::rleid是一种将运行ID变量添加到分组依据的快速方法,在此之后聚合是典型的.如果您愿意,可以将其借用于dplyr上下文:
library(dplyr)
df <- data_frame(City = c("Mexico", "Mexico", "London", "London", "London"),
count = c(1L, 1L, 0L, 1L, 1L))
df %>%
group_by(run = data.table::rleid(City, count), City) %>%
summarise(count = paste(count[1], n(), sep = ':'))
#> # A tibble: 3 x 3
#> # Groups: run [?]
#> run City count
#> <int> <chr> <chr>
#> 1 1 Mexico 1:2
#> 2 2 London 0:1
#> 3 3 London 1:2
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但是这些数据还不足以区分普通分组和运行分组.重新取样以使其成为更具代表性的数据集,
set.seed(47) # for reproducibility
df2 <- df %>% slice(sample(nrow(.), 10, replace = TRUE))
df2 %>%
group_by(run = data.table::rleid(City, count), City) %>%
summarise(count = paste(count[1], n(), sep = ':'))
#> # A tibble: 8 x 3
#> # Groups: run [?]
#> run City count
#> <int> <chr> <chr>
#> 1 1 London 1:1
#> 2 2 Mexico 1:1
#> 3 3 London 1:2
#> 4 4 London 0:1
#> 5 5 London 1:1
#> 6 6 Mexico 1:1
#> 7 7 London 0:2
#> 8 8 London 1:1
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如果您愿意,可以在data.table中使用相同的逻辑:
library(data.table)
setDT(df2)[,
.(count = paste(count[1], .N, sep = ':')),
by = .(run = rleid(City, count), City)]
#> run City count
#> 1: 1 London 1:1
#> 2: 2 Mexico 1:1
#> 3: 3 London 1:2
#> 4: 4 London 0:1
#> 5: 5 London 1:1
#> 6: 6 Mexico 1:1
#> 7: 7 London 0:2
#> 8: 8 London 1:1
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或基数R:
df2$run <- data.table::rleid(df2$City, df2$count)
aggregate(count ~ City + run, df2, function(x) paste(x[1], length(x), sep = ':'))
#> City run count
#> 1 London 1 1:1
#> 2 Mexico 2 1:1
#> 3 London 3 1:2
#> 4 London 4 0:1
#> 5 London 5 1:1
#> 6 Mexico 6 1:1
#> 7 London 7 0:2
#> 8 London 8 1:1
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