如何按组编号？

Question

我想添加"seq"列作为按组编号,用BSTN,ASTN,O和D组织.这项工作很难将我分类为组内的另一个组.只要BSTN和O相等,就会创建一个组,并且ASTN和D相等.

BSTN ASTN O D
150 202 150 151
150 202 151 201
150 202 201 202
150 202 150 426
150 202 426 423
150 202 423 321
150 202 321 320
150 202 320 203
150 202 203 202
150 403 150 426
150 403 426 423
150 403 423 321
150 403 321 320
150 403 320 403
150 403 150 151
150 403 151 201
150 403 201 403
150 403 150 426
150 403 426 422
150 403 422 205
150 403 205 403

在BSTN 150到ASTN 202的情况下,它有两组,因为在O和D中分别有两个150和202.我想要的"seq"列是这样的.

BSTN ASTN O D seq
150 202 150 151 1
150 202 151 201 1
150 202 201 202 1
150 202 150 426 2
150 202 426 423 2
150 202 423 321 2
150 202 321 320 2
150 202 320 203 2
150 202 203 202 2
150 403 150 426 1
150 403 426 423 1
150 403 423 321 1
150 403 321 320 1
150 403 320 403 1
150 403 150 151 2
150 403 151 201 2
150 403 201 403 2
150 403 150 426 3
150 403 426 422 3
150 403 422 205 3
150 403 205 403 3

请帮我!!

Answer 1

这是一个dplyr解决方案:

library(dplyr)
df %>% group_by(BSTN, ASTN) %>%
    mutate(g = lag(D) != O,
           g = if_else(is.na(g), FALSE, g),
           seq = cumsum(g) + 1)
# A tibble: 21 x 6
# Groups:   BSTN, ASTN [2]
    BSTN  ASTN     O     D g       seq
   <int> <int> <int> <int> <lgl> <dbl>
 1   150   202   150   151 FALSE     1
 2   150   202   151   201 FALSE     1
 3   150   202   201   202 FALSE     1
 4   150   202   150   426 TRUE      2
 5   150   202   426   423 FALSE     2
 6   150   202   423   321 FALSE     2
 7   150   202   321   320 FALSE     2
 8   150   202   320   203 FALSE     2
 9   150   202   203   202 FALSE     2
10   150   403   150   426 FALSE     1
# ... with 11 more rows

当然,您可以删除该g列.

使用此数据:

df = read.table(text = "BSTN ASTN O D
150 202 150 151
150 202 151 201
150 202 201 202
150 202 150 426
150 202 426 423
150 202 423 321
150 202 321 320
150 202 320 203
150 202 203 202
150 403 150 426
150 403 426 423
150 403 423 321
150 403 321 320
150 403 320 403
150 403 150 151
150 403 151 201
150 403 201 403
150 403 150 426
150 403 426 422
150 403 422 205
150 403 205 403", header = T)