创建一个可以帮助我区分组更改的变量答案

【问题标题】：Create a variable that can help me distinguish within group changes创建一个可以帮助我区分组更改的变量
【发布时间】：2021-11-03 04:32:57
【问题描述】：

我有以下数据。我想制作变量 1 和变量 2。请查看此 png，您将看到我拥有的数据以及我想要制作的数据

我想使用 R，这样我就可以创建想要的变量 1，它为每次变量“输入”出现并且不为空时创建一个组变量（如示例图片所示）。然后我想使用 Dplyr 来创建变量 2，它基本上是在组内进行差异。我想我可以通过以下方式做到这一点

df %>% group_by(Group, variable wanted 1) %>% mutate(variable2 = diff(df, lag=1))

但正如您所见，我在制作变量“Variable Wanted 1”时遇到了麻烦。我希望我能充分解释自己，如果没有，我很乐意编辑。感谢您的帮助！

df <- structure(list(Group = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 
3, 3), Output = c(2, 3, 4, 5, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 1, 4, 6, 8), 
    Input = c(NA, "a", NA, "b", NA, "a", NA, "b", NA, "c", NA, 
    "a", NA, "b")), row.names = c(NA, -14L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

【问题讨论】：

如果您创建一个小的可重现示例以及预期的输出，这将更容易提供帮助。阅读how to give a reproducible example。图片不是共享数据/代码的正确方式。
请不要将代码/数据作为图像发布，它会破坏屏幕阅读器，我们无法使用它来尝试您的代码。请使用dput(x)（或dput(head(x))，如果它很大的话）发布数据。
我用你的图片制作了数据框。如果您使用 dput 而不是图像共享数据，我们将不胜感激。
请提供足够的代码，以便其他人更好地理解或重现问题。

标签： r syntax data-analysis

【解决方案1】：

你可以试试

df %>%
  group_by(Group) %>%
  mutate(var_1 = rep(1:(n()/2), each = 2) ) %>%
  mutate(var_2 = ifelse(is.na(Input), "NA", Output - lag(Output, 1) ))

   Group Output Input var_1 var_2
   <dbl>  <dbl> <chr> <int> <chr>
 1     1      2 NA        1 NA   
 2     1      3 a         1 1    
 3     1      4 NA        2 NA   
 4     1      5 b         2 1    
 5     2      3 NA        1 NA   
 6     2      4 a         1 1    
 7     2      6 NA        2 NA   
 8     2      7 b         2 1    
 9     2      9 NA        3 NA   
10     2     10 c         3 1    
11     3      1 NA        1 NA   
12     3      4 a         1 3    
13     3      6 NA        2 NA   
14     3      8 b         2 2

【讨论】：

【解决方案2】：

按照您使用fill 和group_by 对问题的解释，您可以这样做 -

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  fill(Input, .direction = 'up') %>%
  mutate(result1 = match(Input, unique(Input))) %>%
  group_by(Group, result1) %>%
  mutate(result2 = lag(result1)) %>%
  ungroup

#   Group Output Input result1 result2
#   <dbl>  <dbl> <chr>   <int>   <int>
# 1     1      2 a           1      NA
# 2     1      3 a           1       1
# 3     1      4 b           2      NA
# 4     1      5 b           2       2
# 5     2      3 a           1      NA
# 6     2      4 a           1       1
# 7     2      6 b           2      NA
# 8     2      7 b           2       2
# 9     2      9 c           3      NA
#10     2     10 c           3       3
#11     3      1 a           1      NA
#12     3      4 a           1       1
#13     3      6 b           2      NA
#14     3      8 b           2       2

【讨论】：