r - 根据 R 中另一行的条件改变新列

Question

我正在处理动物行为数据集，并尝试根据另一行中满足的条件创建一个新列(“环境”)。具体来说，如果行为落在行为“o_water”的开始/停止时间之间，我希望新列返回“water”，如果行为落在这些范围之外，则返回“land”。如果不清楚，这里是一个最小的例子:

library(dplyr) 
library(magrittr)

otters <- data.frame(
  observation_id = 1,
  subject = 1,
  behavior = c("o_water", "swim", "float", "o_land", "walk", "o_water", "float"),
  start_time = c(1,1,2,6,6,11,11),
  stop_time = c(5,3,4,10,9,15,14)
)

#this does it, but manually. need to go over very large dataset and search for conditions
otters <- otters %>%
  group_by(subject, observation_id, behavior) %>%
  mutate(environment = ifelse((start_time >= 1 & stop_time <= 5) | 
                                (start_time >= 11 & stop_time <= 15), "water", "land"))

这是所需的输出。

Groups:   subject, observation_id, behavior [5]
  observation_id subject behavior start_time stop_time environment
           <dbl>   <dbl> <fct>         <dbl>     <dbl> <chr>      
1              1       1 o_water           1         5 water      
2              1       1 swim              1         3 water      
3              1       1 float             2         4 water      
4              1       1 o_land            6        10 land       
5              1       1 walk              6         9 land       
6              1       1 o_water          11        15 water      
7              1       1 float            11        14 water

第二组命令是我想要的，但我需要它来搜索并将其应用到整个数据集，而不是键入每个参数。分组是为了在适用的行上执行功能；在完整数据集中，有多个主题和observation_id。

我尝试使用when()和case_when()但没有成功，但我在R方面还很新手，所以希望得到任何帮助!

对我所做的任何失误表示歉意。我在 stackoverflow 上的其他地方找不到类似的问题。

Answer 1

这是使用 dplyr 的另一种方法，它也使用 fuzzyjoin 包。

您可以将 o_water 行为行与 水獭 分开，并将环境指定为水。

然后，使用 fuzzy_left_join 将 o_water 行与其余数据合并，其中 start_time 和 end_time 落在 o_water 范围内。

environment 中剩余的 NA 将是非合并行，可以是 land 或其他名称。

library(dplyr)
library(fuzzyjoin)

otters_water <- otters %>%
  filter(behavior == "o_water") %>%
  mutate(environment = "water") %>%
  select(-behavior)

otters %>%
  fuzzy_left_join(otters_water, 
                  by = c("subject", "observation_id", "start_time", "stop_time"), 
                  match_fun = list(`==`, `==`, `>=`, `<=`)) %>%
  replace_na(list(environment = "land")) %>%
  select(c(observation_id.x:stop_time.x, environment))

输出

  observation_id.x subject.x behavior start_time.x stop_time.x environment
1                1         1  o_water            1           5       water
2                1         1     swim            1           3       water
3                1         1    float            2           4       water
4                1         1   o_land            6          10        land
5                1         1     walk            6           9        land
6                1         1  o_water           11          15       water
7                1         1    float           11          14       water