r - R中的条件计数

Question

我有一个问题，希望你们中的一些人可以帮助我。我正在做一篇关于药品和平行进口影响的论文。我正在 R 中处理这个问题，有一个面板数据集

我需要一个变量，它对给定的原始产品计数 - 在给定的时间段内有多少平行进口商。

Product_ID     PI     t    
    1          0      1
    1          1      1
    1          1      1
    1          0      2
    1          1      2
    1          1      2
    1          1      2
    1          1      2
    2          0      1
    2          1      1
    2          0      2
    2          1      2
    2          0      3
    2          1      3
    2          1      3
    2          1      3

理想情况下，我想要的是一个新列，例如在时间 t 时原始(PI = 0)的 PI​​ 产品数(PI = 1)。所以输出会是这样的:

Product_ID     PI     t     nPIcomp
    1          0      1        2
    1          1      1
    1          1      1
    1          0      2        4
    1          1      2
    1          1      2
    1          1      2
    1          1      2
    2          0      1        1
    2          1      1
    2          0      2        1
    2          1      2
    2          0      3        3
    2          1      3
    2          1      3
    2          1      3

我希望我已经把我的问题说清楚了:)

提前致谢，
亨里克

Answer 1

像这样的东西？

x <- read.table(text = "Product_ID     PI     t    
    1          0      1
    1          1      1
    1          1      1
    1          0      2
    1          1      2
    1          1      2
    1          1      2
    1          1      2
    2          0      1
    2          1      1
    2          0      2
    2          1      2
    2          0      3
    2          1      3
    2          1      3
    2          1      3", header = TRUE)

find.count <- rle(x$PI)
count <- find.count$lengths[find.count$values == 1]
x[x$PI == 0, "nPIcomp"] <- count

   Product_ID PI t nPIcomp
1           1  0 1       2
2           1  1 1      NA
3           1  1 1      NA
4           1  0 2       4
5           1  1 2      NA
6           1  1 2      NA
7           1  1 2      NA
8           1  1 2      NA
9           2  0 1       1
10          2  1 1      NA
11          2  0 2       1
12          2  1 2      NA
13          2  0 3       3
14          2  1 3      NA
15          2  1 3      NA
16          2  1 3      NA