r - 如何根据列值选择行并在 R 中的大型数据框中以特定方式转换行

Question

我正在尝试根据非常具体的标准选择和转换 R 数据框中的一些行，但我不太确定从哪里开始。所以我有一个看起来像这样的数据框:

    ID    t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 gr1 gr2 gr3 gr4
    1     0  0  1  0  0  0  2  2  0  0   1   0   0   0
    2     1  0  0  0  2  0  2  2  2  2   0   1   0   0
    3     1  1  1  2  0  2  2  1  2  0   0   1   0   0
    4     0  0  0  1  2  2  1  1  1  0   0   0   0   1
    5     2  0  0  1  0  0  1  0  0  0   0   0   1   0

t 列用于时间，或每只动物的再次遭遇场合(唯一 ID#)。

gr 列用于动物所属的组。

时间列下的数据定义了在时间 t 遇到动物的状态。

在我的数据框中，我有从状态 2 到状态 1 的动物，这是正常的，我想保持这种状态。但是，我也有从状态 1 到状态 2 的动物，这是我用来分析数据的程序中没有的。所以我想做的是为从 1 到 2 的每个个体创建一个“虚拟”个体，并将相遇历史分隔为 2。

我需要做的第一件事是将原始行中的所有数据保持一致，直到到达有一个 2 的时间，将这个 2 替换为 1，并将其余的历史替换为 0。我还需要将组标识符的值更改为 -1 而不是 1。所有这些仅适用于从 1 到 2 的历史记录，而不是其他历史记录，即如果我有从 2 到 1 的历史记录，我希望它们保持原样(例如 ID#5)。

接下来，我需要创建一个带有 x' 标识符的新行，它将包含 0 作为历史记录的开始，直到从 1 切换到 2(因此在第一个 2 的时间步)，但将包含其余的捕获历史，并将 1 放在与原始行相同的组中。如果从 2 到 1 的转换发生不止一次，则以相同的方式重复转换。所以基本上我想接受这个:

    ID    t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 gr1 gr2 gr3 gr4
    1     0  0  1  0  0  0  2  2  0  0   1   0   0   0

并把它变成这样:

    ID    t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 gr1 gr2 gr3 gr4
    1     0  0  1  0  0  0  1  0  0  0   -1  0   0   0
    1'    0  0  0  0  0  0  2  2  0  0   1   0   0   0

所以如果应用于整个数据框，我想采用:

    ID    t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 gr1 gr2 gr3 gr4
    1     0  0  1  0  0  0  2  2  0  0   1   0   0   0
    2     1  0  0  0  2  0  2  2  2  2   0   1   0   0
    3     1  1  1  2  0  2  2  1  2  0   0   1   0   0
    4     0  0  0  1  2  2  1  1  1  0   0   0   0   1
    5     2  0  0  1  0  0  1  0  0  0   0   0   1   0

然后把它变成这样:

    ID    t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 gr1 gr2 gr3 gr4
    1     0  0  1  0  0  0  1  0  0  0   -1  0   0   0
    1'    0  0  0  0  0  0  2  2  0  0   1   0   0   0
    2     1  0  0  0  1  0  0  0  0  0   0   -1  0   0
    2'    0  0  0  0  2  0  2  2  2  2   0   1   0   0
    3     1  1  1  1  0  0  0  0  0  0   0   -1  0   0
    3'    0  0  0  2  0  2  2  1  1  0   0   -1  0   0
    3''   0  0  0  0  0  0  0  0  2  0   0   1   0   0
    4     0  0  0  1  1  0  0  0  0  0   0   0   0   -1
    4'    0  0  0  0  2  2  1  1  1  0   0   0   0   1
    5     2  0  0  1  0  0  1  0  0  0   0   0   1   0

我知道这很复杂，我知道我需要如何分离不同的步骤，但我很难弄清楚如何开始第一步，即在数据框中搜索正确的行。挑战来自这样一个事实，即 1 和后面的 2 可以在相邻的列中，或者它们之间有一堆 1 和/或 0。

无论如何，非常感谢您的帮助，如果我可以做些什么来使文本/标题更清晰，请告诉我!

Answer 1

我认为这行得通，可能有更优雅的方法，但行得通:

 ### YOUR DATA
   data <- data.frame(ID=c(1:5),t1=c(0,1,1,0,2),t2=c(0,0,1,0,0),t3=c(1,0,1,0,0),t4=c(0,0,2,1,1),t5=c(0,2,0,2,0),t6=c(0,0,2,2,0),t7=c(2,2,2,1,1),t8=c(2,2,1,1,0),t9=c(0,2,2,1,0),t10=c(0,2,0,0,0),gr1=c(1,0,0,0,0),gr2=c(0,1,1,0,0),gr3=c(0,0,0,0,1),gr4=c(0,0,0,1,0))



for(i in 1:length(data$ID)){

    bg = which(data[i,2:11]==2)+1    ### Where is there 2?
    bg = ifelse(length(bg) == 0,0,min(bg)) ###prevent NA and take 1st occurence of 2
    bgg = which(data[i,bg:11]==2) ### Where is there 2 after the first 2?
    bgg = c((ifelse(bgg == 0,0,bgg+(bg-1)))) ### Prevent NA 
mn = as.numeric(which.max(data[i,2:bg]==1))+1  ### Last one before 2


 if((mn-bg) < 0){
     ### ------- SECOND TASK ------### 
     ### Keep the task in this order if you wanna keep the original history after the 2  


        n<-nrow(data)+i   ### Define a new row 
        data[n,] = data[i,]   ### Paste the data 
        data[n,2:mn] = 0   ### Put zero before the 2
        data[n,1] = paste(i,"'")   ### Name the ID'

    ###------- FIRST TASK -----#### 

       data[i,bgg] = 0     ### DAta after the 2 become 0
       data[i,bg] = 1      ### the 2 become 1
       data$change[i] = "yes"  ### Keep history of change

    while(sum(data[i,12:15])>0){
        data[i,12] = data[i,12] * -1   ### Negative if change
        data[i,13] = data[i,13] * -1   
        data[i,14] = data[i,14] * -1 
        data[i,15] = data[i,15] * -1 
    }}

  else if((mn-bg)>=0){
       data$change[i] = "no"   ### Keep history of no change
     }
   }


dummies<-subset(data, data$change=="yes")

希望这是你想要的:)

胜利的旅鼠