根据前n行有条件地创建新列

Question

我有一个数据框架，如下所示：

 df <- data.frame("id" = c(111,111,111,222,222,222,222,333,333,333,333), 
                  "Location" = c("A","B","A","A","C","B","A","B","A","A","A"), 
                  "Encounter" = c(1,2,3,1,2,3,4,1,2,3,4))

      id Location Encounter
1  111        A         1
2  111        B         2
3  111        A         3
4  222        A         1
5  222        C         2
6  222        B         3
7  222        A         4
8  333        B         1
9  333        A         2
10 333        B         3
11 333        A         4

我基本上是想为每个id组创建一个二进制标志，该标志位于先前的Encounter中。因此，它看起来像：

    id Location Encounter Flag
1  111        A         1    0
2  111        B         2    0
3  111        A         3    1
4  222        A         1    0
5  222        C         2    0
6  222        B         3    0
7  222        A         4    1
8  333        B         1    0
9  333        A         2    0
10 333        B         3    1
11 333        A         4    1

我试图弄清楚如何做一个if语句，例如：

library(dplyr)

df$Flag <- case_when((df$id - lag(df$id)) == 0 ~ 
                case_when(df$Location == lag(df$Location, 1) | 
                          df$Location == lag(df$Location, 2) | 
                          df$Location == lag(df$Location, 3) ~ 1, T ~ 0), T ~ 0)

    id Location Flag
1  111        A    0
2  111        B    0
3  111        A    1
4  222        A    0
5  222        C    0
6  222        B    0
7  222        A    1
8  333        B    0
9  333        A    1
10 333        B    1
11 333        A    1

但这是一个问题，第9行被错误地分配为1，在实际数据中遇到15次以上的情况，因此变得非常麻烦。我希望找到一种方法来做类似的事情

lag(df$Location, 1:df$Encounter)

但我知道lag()k需要一个整数，因此该特定命令将不起作用。

Answer 1

一个选项 duplicated

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(Flag = +(duplicated(Location)))
# A tibble: 11 x 4
# Groups:   id [3]
#      id Location Encounter  Flag
#   <dbl> <fct>        <dbl> <int>
# 1   111 A                1     0
# 2   111 B                2     0
# 3   111 A                3     1
# 4   222 A                1     0
# 5   222 C                2     0
# 6   222 B                3     0
# 7   222 A                4     1
# 8   333 B                1     0
# 9   333 A                2     0
#10   333 A                3     1
#11   333 A                4     1