r - 向量中不同元素之间的元素数计数

Question

假设我有一个值向量，例如:

A C A B A C C B B C C A A A B B B B C A

我想为每个元素创建一个新向量，其中包含自上次出现该元素以来的元素数量。因此，对于上述向量，

NA NA  2 NA  2  4  1  4  1  3  1  7  1  1  6  1  1  1  8  6

(其中 NA表示这是第一次看到该元素)。
例如，第一和第二A分别位于位置1和3，相差2；第三和第四个A在位置4和11，相差7，依此类推。
有一个预先建立的管道兼容功能可以做到这一点吗？
我一起破解了这个功能来演示:

# For reproducibility
set.seed(1)

# Example vector
x = sample(LETTERS[1:3], size = 20, replace = TRUE)


compute_lag_counts = function(x, first_time = NA){
  # return vector to fill
  lag_counts = rep(-1, length(x))
  # values to match
  vals = unique(x)
  # find all positions of all elements in the target vector
  match_list = grr::matches(vals, x, list = TRUE)
  # compute the lags, then put them in the appropriate place in the return vector
  for(i in seq_along(match_list))
    lag_counts[x == vals[i]] = c(first_time, diff(sort(match_list[[i]])))
  
  # return vector
  return(lag_counts)
}

compute_lag_counts(x)

尽管它似乎可以完成预期的工作，但我还是想使用别人提供的高效，久经考验的解决方案!我的搜索已空了，鉴于这似乎是一项常见的任务，这令我感到惊讶。

Answer 1

或者

ave(seq.int(x), x, FUN = function(x) c(NA, diff(x)))
#  [1] NA NA  2 NA  2  4  1  4  1  3  1  7  1  1  6  1  1  1  8  6

我们为每组 diff计算索引的第一个 x差。

@Henrik带来的 data.table选项

library(data.table)
dt = data.table(x)
dt[ , d := .I - shift(.I), x]
dt