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我正在尝试构建一个特定于组的变量:
下面是 MWE。我正在寻找构建“last_value”的代码。我更喜欢使用 data.table(或 dplyr)来实现可扩展性/性能,但我愿意接受其他建议。谢谢!
library(data.table)
data.table(
group = c(rep("alpha", 4), rep("beta", 3)),
time = c(1:4, 1:3),
condition = c("Yes", "No", "Yes", "No", "No", "Yes", "No"),
value = 1:7,
last_value = c(NA, 1, 1, 3, NA, NA, 6))
# group time condition value last_value
# 1: alpha 1 Yes 1 NA
# 2: alpha 2 No 2 1
# 3: alpha 3 Yes 3 1
# 4: alpha 4 No 4 3
# 5: beta 1 No 5 NA
# 6: beta 2 Yes 6 NA
# 7: beta 3 No 7 6
# last_value is:
# NA in the 1st row as that is the 1st observation for group "alpha"
# 1 in the 2nd row as the 1st observation is condition = "Yes"
# 1 in the 3rd row as the 1st observation is condition = "Yes"; 2nd observation is condition = "No"
# 3 in the 4rd row as the 3rd observation is condition = "Yes"
# NA in the 5th row as that is the 1st observation for group "beta"
# NA in the 6th row as there is no prior observation with condition = "Yes"
# 6 in the 7th row as the 6th observation is condition = "Yes"
最佳答案
这是 dplyr
中使用 cummax
的另一个。
library(dplyr)
df %>%
group_by(group) %>%
mutate(last = cummax(row_number() * (condition == "Yes")),
last = lag(value[replace(last, last == 0, NA)]))
# group time condition value last_value last
# <fct> <int> <fct> <int> <dbl> <int>
#1 alpha 1 Yes 1 NA NA
#2 alpha 2 No 2 1 1
#3 alpha 3 Yes 3 1 1
#4 alpha 4 No 4 3 3
#5 beta 1 No 5 NA NA
#6 beta 2 Yes 6 NA NA
#7 beta 3 No 7 6 6
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