如何通过ID找到最后一行的索引？答案

【问题标题】：How to find the indexes of the last row by ID?如何通过ID找到最后一行的索引？
【发布时间】：2021-06-13 16:41:48
【问题描述】：

如果我的数据框 df 是这样的：

ID	X	Y
1	4	6
1	6	5
1	8	4
1	9	6
2	6	4
2	7	5
2	3	9

我想按 ID 对最后一行执行操作，但为此我需要找到这些行的索引。在这个例子中，我想找到索引 4 和 7，它们分别是 ID 1 和 2 中最后一行的索引，然后创建一个新列，我将这些索引中的 X 和 Y 变量相加。所需的输出如下：

ID	X	Y	new
1	4	6	NA
1	6	5	NA
1	8	4	NA
1	9	6	15
2	6	4	NA
2	7	5	NA
2	3	9	12

【问题讨论】：

标签： r indexing

【解决方案1】：

使用以下is_last 的任何定义。这仅使用基础 R，但也可以通过将 transform 替换为 mutate 来与 dplyr 一起使用。

他们都应该使用问题中显示的数据，但如果数据不同，就会有差异，使用哪一个取决于你想要什么。 findInterval 假定 ID 是按升序排列的。如果 ID 没有连续出现，则 duplicated 和 ave 解决方案标记在每个 ID 的最后一个连续组中找到的最后一个，而 rle 解决方案标记每个连续组中的最后一个。

is_last <- function(x) !duplicated(x, fromLast = TRUE)
is_last <- function(x) findInterval(x, x) == seq_along(x)
is_lsat <- function(x) seq_along(x) %in% cumsum(rle(x)$lengths)
is_last <- function(x) !!ave(x, x, FUN = function(z) seq_along(z) == length(z))

transform(df1, new = ifelse(is_last(ID), X+Y, NA))

【讨论】：

感谢您的回答！但是，如果我只想要一个带有最后一行 ID 索引的向量呢？在这种情况下，索引为 4 和 7 的向量？
试试which(is_last(df1$ID))或na.omit(tt$new)，其中is_last在答案中给出，tt是transform(...)在答案中的结果。

【解决方案2】：

dplyr 方法可能如下所示：

d <- data.frame(
          ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L),
           X = c(4L, 6L, 8L, 9L, 6L, 7L, 3L),
           Y = c(6L, 5L, 4L, 6L, 4L, 5L, 9L)
)

library(dplyr)

d %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(new = ifelse(row_number() == last(row_number()), X + Y, NA)) %>% 
  ungroup()
#> # A tibble: 7 x 4
#>      ID     X     Y   new
#>   <int> <int> <int> <int>
#> 1     1     4     6    NA
#> 2     1     6     5    NA
#> 3     1     8     4    NA
#> 4     1     9     6    15
#> 5     2     6     4    NA
#> 6     2     7     5    NA
#> 7     2     3     9    12

【讨论】：

【解决方案3】：

与data.table:

library(data.table)

setDT(d)[,new:=fifelse(1:.N==.N,X+Y,NA_real_),by=ID][]

   ID X Y new
1:  1 4 6  NA
2:  1 6 5  NA
3:  1 8 4  NA
4:  1 9 6  15
5:  2 6 4  NA
6:  2 7 5  NA
7:  2 3 9  12

【讨论】：