应对NA或条件的R分组计数器[重复]答案

【问题标题】：R grouped counter that copes with NAs or conditions [duplicate]应对NA或条件的R分组计数器[重复]
【发布时间】：2019-09-06 10:56:52
【问题描述】：

我有一个 R 数据框，我需要一个计数器，它可以为一组新的情况提供一个新的数字，同时继续这个数字（尊重数据的顺序）。

以前有很多关于此的帖子，但似乎没有一个可以解决我的问题。我尝试过使用row_counter、ave 和rleid 的组合，但似乎没有一个能成功。

id <- c("A","A","A","A","A","B","B","B","B","B","B","B","B","B","B","C","C","C","C","D","D")
marker_new <- c(1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0)
counter_result <- c(1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,4,1,1,2,2,1,1)

df <- data.frame(id,marker_new, counter_result)

df <- df %>%
  group_by(id, marker_new) %>%
  mutate(counter = 
           ifelse(marker_new != 0,
                  row_number(),
                  lag(marker_new,lag(marker_new))) %>%
  ungroup()

我可以使用上面的代码来达到目的，这会给我一个新的数字，但不会继续这组数字（就像我已经包含的 counter_result 一样）。

非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

cumsum by id 似乎给了counter_result, df %>% group_by(id) %>% mutate(counter_new = cumsum(marker_new))
@RonakShah 解决了！或者至少它让我意识到我的数据中有一个新问题......但回答了我的问题！不知道如何将评论标记为解决方案

标签： r dplyr counter

【解决方案1】：

由于我们将marker_new 列为1/0，因此我们可以按组（id）使用cumsum 来获取计数器。

基础R：

df$result <- with(df, ave(marker_new, id, FUN = cumsum))

dplyr：

df %>%  group_by(id) %>% mutate(result = cumsum(marker_new))

data.table

setDT(df)[, result := cumsum(marker_new), by = id]

【讨论】：