r - 随时间变化的条件计数？

Question

我想计算二元因子变量的变化次数。对于每个用户 ID，此变量可以不时地来回更改多次。现在我想计算给定时间跨度内每个用户 ID 对该变量的更改次数。

数据按 id,year,month,myfactor 排序。我在 MySQL 中尝试过这个，但到目前为止没有成功。
有没有一种简单的方法可以在 R 中做到这一点？我想在我的 data.frame 中添加另一列并逐步添加条件......也许是一些 %in% 的东西？

提前感谢您的建议...

嗯，当然......这是一些例子 - 很抱歉没有立即提供它，我的头很痛;):

   myf   Year    month userid   
  1 A    2005       1    260           
  2 B    2005       2    260           
  3 B    2005       4    260           
  4 A    2005       5    260           
  5 B    2005       6    260           
  6 B    2005       1    261 

如果这是我的数据集，我想更新更改列，计算每个用户对 myf 的更改次数。基本上id喜欢结束:

  user  changes
   260     3
   260     0

等等……

HTH

Answer 1

另一个编辑:

鉴于您对其他解决方案的回应，您可以在一行中得到您想要的:

Data$extra <- ave(as.integer(Data$myf),Data$id,FUN=function(x) sum(diff(x)!=0))

在这种情况下不需要合并。

“在给定的时间跨度内”意味着您可以选择一个时间跨度，然后应用该功能。约书亚的回答是最快的方法。有一个更通用的函数可以为您提供有关运行长度和值的更多信息， rle .一定要检查一下。

根据 Joshuas 的回答，此示例向您展示了如何轻松使用日期来选择给定的时间跨度。

编辑:我更新了答案，向您展示如何轻松地将年份和月份的列转换为日期。您还应该使用 as.numeric当将整个事情应用于像您这样的因素时。

#Testdata
set.seed(21)
Data <- data.frame(id=rep(letters[1:3],each=24),
                   year= rep(rep(c(2005,2006),each=12),6),
                   month=rep(1:12,6),
                   myf=sample(c("A","B"),24*3,TRUE))

#transformation
Data$dates <- as.Date(paste(Data$year,Data$month,"1",sep="-"))
#function

cond.count <- function(from,to,data){
    x <- data[data$dates>from & data$dates<to,]
    tapply(as.numeric(x$myf),x$id,function(y)sum(diff(y)!=0))
}

#example
from <- as.Date("2005-01-01")
to <- as.Date("2006-04-15")

cond.count(from,to,Data)