使用上一行中的值创建具有布尔条件的计数器变量

Question

我想根据组 变量用户和真假创建一个计数器变量c 变量B。

DT <- data.table(time=c(1,2,3,1,1,2,3,1,1,1),user=c(1,1,1,2,3,3,3,4,4,5), B=c('t','f','t','f','f','t','t','t','t','t'))
DT

变量c的期望输出

    time user B C
 1:    1    1 t 1
 2:    2    1 f 1
 3:    3    1 t 2
 4:    1    2 f 0
 5:    1    3 f 0
 6:    2    3 t 1
 7:    3    3 t 2
 8:    1    4 t 1 
 9:    2    4 t 2
10:    1    5 t 1

当 B 为真时，变量 c 是组内的计数器。 变量c的逻辑（非代码）如下。从时间变量中可以看出，顺序确实很重要。

 if time=1 and b=='f' {c=0}
    else 
    {
      if b=='t'{c=previous[c]+1} 
      else {c=previous[c]}
    }


  #if there is no variable b, the counter can be created using dplyr:     
          group_by(user)%>%mutate(c=seq_along(user))
  #or data.table
         DT[, c := seq_len(.N), by = user]
  # we can use data.table function shift() combined with for loop but i want to avoid for loop, it is slow and I have 300,000 rows.

Answer 1

我们按“用户”、cumsum 逻辑向量 (B=="t") 分组，并将输出分配 (:=) 给“C”。

DT[, C:= cumsum(B=="t"), by = user]
DT
#    time user B C
# 1:    1    1 t 1
# 2:    2    1 f 1
# 3:    3    1 t 2
# 4:    1    2 f 0
# 5:    1    3 f 0
# 6:    2    3 t 1
# 7:    3    3 t 2
# 8:    1    4 t 1
# 9:    2    4 t 2
#10:    1    5 t 1

---

同样的逻辑可以应用于dplyr方法

library(dplyr)
DT %>%
   group_by(user) %>%
   mutate(C = cumsum(B == "t"))

Answer 2

如果你使用 for 循环来做同样的事情，下面逻辑的语法是

for(i in unique(DT$user)){
  DT$c[DT$user==i] <- cumsum(DT$B[DT$user==i]=="t")
}

print(DT)

  time user B c
 1:    1    1 t 1
 2:    2    1 f 1
 3:    3    1 t 2
 4:    1    2 f 0
 5:    1    3 f 0
 6:    2    3 t 1
 7:    3    3 t 2
 8:    1    4 t 1
 9:    2    4 t 2
10:    1    5 t 1