使用单调递增的数字将组添加到数据框答案

【问题标题】：Add group to data frame using monotonically increasing numbers使用单调递增的数字将组添加到数据框
【发布时间】：2020-10-15 09:35:47
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据框（实际数据要大得多，也更复杂）：

df.test = data.frame(
  sample = c("a","a","a","a","a","a","b","b"),
  day = c(0,1,2,0,1,3,0,2),
  value = rnorm(8)
)

  sample day       value
1      a   0 -1.11182146
2      a   1  0.65679637
3      a   2  0.03652325
4      a   0 -0.95351736
5      a   1  0.16094840
6      a   3  0.06829702
7      b   0  0.33705141
8      b   2  0.24579603

数据框由实验组织，但缺少实验 ID。相同的样本可以用于不同的实验，但我知道在单个实验中，天数从 0 开始，并且单调递增。

如何添加可以是数字 {1, 2, ...} 的实验 ID？

所以结果数据框将是

  sample day       value  exp
1      a   0 -1.11182146    1
2      a   1  0.65679637    1
3      a   2  0.03652325    1
4      a   0 -0.95351736    2
5      a   1  0.16094840    2
6      a   3  0.06829702    2
7      b   0  0.33705141    3
8      b   2  0.24579603    3

如果有任何帮助，我将不胜感激，尤其是使用 tidy/dplyr 解决方案。

【问题讨论】：

我知道cumsum，但是在这里如何应用呢？还在想。
像df.test %>% mutate(exp= 1 + cumsum(day - lag(day, default = 0) < 0)) 这样的东西对你有用吗？
cumsum(df.test$day == 0) 我假设 - 我怀疑某处有重复，但我正在吃午饭。
@Z.Lin：看起来很棒，正是我需要的。谢谢！请提交作为答案。

标签： r dataframe dplyr grouping

【解决方案1】：

如 cmets 所示，您可以使用 cumsum 执行此操作：

df.test %>% mutate(exp = cumsum(day == 0))
##   sample day       value exp
## 1      a   0  0.09300394   1
## 2      a   1  0.85322925   1
## 3      a   2 -0.25167313   1
## 4      a   0 -0.14811243   2
## 5      a   1 -1.86789014   2
## 6      a   3  0.45983987   2
## 7      b   0  2.81199150   3
## 8      b   2  0.31951634   3

【讨论】：

哇，更简单。谢谢
我也喜欢另一种解决方案，因为实验的第一天不需要为 0，只需小于最后一天。
@yuk，在这种情况下，您希望它从零开始吗？还是 1 点？
我的意思是理论上有可能在一些实验中遗漏了0，所以他们可以从另一个数字开始。我只是还没有观察到。不想让问题复杂化。

【解决方案2】：

你可以使用diff：

library(dplyr)
df.test %>% mutate(exp = cumsum(c(TRUE, diff(day) < 0)))

#  sample day      value exp
#1      a   0 -0.3382010   1
#2      a   1  2.2241041   1
#3      a   2  2.2202612   1
#4      a   0  1.0359635   2
#5      a   1  0.4134727   2
#6      a   3  1.0144439   2
#7      b   0 -0.1292119   3
#8      b   2 -0.1191505   3

【讨论】：