总结满足条件的第一行答案

【问题标题】：Summarise first row meeting a condition总结满足条件的第一行
【发布时间】：2020-01-31 13:57:23
【问题描述】：

假设我有这个数据框：

    df <- data.frame(
    party = c("A", "A", "B", "A", "B"), 
    votes = c(100, 99, 98, 97, 96), 
    elected = c(1, 1, 1, 0, 0, 0)
)

  party votes elected
1     A   100       1
2     A    99       1
3     B    98       1
4     A    97       0
5     B    96       0

我想计算一个新的变量，这是挑战者候选人的投票，这是第一个非选候选人的投票形成了不同的一方。结果是：

  party votes elected votes_challenge
1     A   100       1              96
2     A    99       1              96
3     B    98       1              97
4     A    97       0              NA
5     B    96       0              NA

我已经尝试使用first() 和lag() 使用which() 的条件，但现在没有运气。将不胜感激。

【问题讨论】：

你如何识别具有“挑战者候选人”的行的逻辑是什么？
可能有一种方法可以从这些数据中复制您想要的结果。但我认为如果你能提供一个比赛ID，可能会使这种方法更具可复制性。例如，如果数据看起来更像这样： “a”，“a”，“b”，“a”，“b”），投票= c（100,99,98,97,96），选举= c（1,1,1,0,0） ) ```通过解决方案，您可能更容易重复使用
所有观察都属于同一次选举。挑战者候选人是第一个属于其他党的未经选择的候选人。例如，第一排来自派对A，因此挑战者是来自不同派对（即b）的最多投票的未经用的候选者，其中包括行5。 span>

标签： r dplyr conditional-statements lag summarize

【解决方案1】：

你可以试试函数

library(dplyr)

get_opposite_votes <- function(df, group) { 
   df %>% filter(party != group & elected == 0) %>% slice(1L) %>% pull(votes)
}


df %>%
  group_by(party) %>%
  mutate(new = get_opposite_votes(., first(party))) %>%
  ungroup() %>%
  #If needed to have NA values where elected = 0
  mutate(new = replace(new, elected == 0, NA))

#  party votes elected   new
#  <fct> <dbl>   <dbl> <dbl>
#1 A       100       1    96
#2 A        99       1    96
#3 B        98       1    97
#4 A        97       0    NA
#5 B        96       0    NA

【讨论】：

【解决方案2】：

这是使用fuzzyjoin-package 的一种选择

library(fuzzyjoin)
library(tidyverse)

fuzzy_left_join(df, df %>% 
                  arrange(party, elected, desc(votes)) %>% 
                  group_by(party) %>% slice(1) , 
                by = c("party", "elected"), match_fun = list(`!=`, `>`)) %>%
select(ends_with("x"), votes.y)  

  party.x votes.x elected.x votes.y
1       A     100         1      96
2       A      99         1      96
3       B      98         1      97
4       A      97         0      NA
5       B      96         0      NA

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【讨论】：