基于数据帧列中的条件进行的ID编号

Question

我有一个数据帧，其结构如下（df）。我想修改ID2, PERIOD，这样ID2，PERIOD号码会被转发到AMT > 0（注意当AMT> 0时，EVID为0）。所以，ID2==13/PERIOD==2的前两行实际上应该是ID2==12/PERIOD==1，如dfout数据帧中所示。 Ans等。

df <- 
ID ID2 TIME DVID AMT DV PERIOD 
1 12  0  0  50 NA 1 
1 12  0.5 1  0  10 1 
1 12  0.5 2  0  15 1 
1 13  600 1  0  2.5 2 
1 13  600 2  0  4  2 
1 13  600 0  100 NA 2 
1 13  602 1  0  20 2 
1 13  602 2  0  35 2 
1 14  800 1  0  5  3 
1 14  800 2  0  10 3 
1 14  800 0  50 NA 3 


dfout <- 
ID ID2 TIME DVID AMT DV PERIOD 
1 12  0  0  50 NA 1 
1 12  0.5 1  0  10 1 
1 12  0.5 2  0  15 1 
1 12  600 1  0  2.5 1 
1 12  600 2  0  4  1 
1 13  600 0  100 NA 2 
1 13  602 1  0  20 2 
1 13  602 2  0  35 2 
1 13  800 1  0  5  2 
1 13  800 2  0  10 2 
1 14  800 0  50 NA 3 

有没有关于如何在R中做到这一点的技巧？

Answer 1

我们可以使用逻辑向量（DVID==0 & AMT > 0）的cumsum来遍历列（“ID2”，“PERIOD”）来创建分组索引，我们更改unique值。

df[c("ID2", "PERIOD")] <- lapply(df[c("ID2", "PERIOD")], function(x) 
       unique(x)[with(df, cumsum(DVID==0 & AMT > 0))]) 
df 
# ID ID2 TIME DVID AMT DV PERIOD 
#1 1 12 0.0 0 50 NA  1 
#2 1 12 0.5 1 0 10.0  1 
#3 1 12 0.5 2 0 15.0  1 
#4 1 12 600.0 1 0 2.5  1 
#5 1 12 600.0 2 0 4.0  1 
#6 1 13 600.0 0 100 NA  2 
#7 1 13 602.0 1 0 20.0  2 
#8 1 13 602.0 2 0 35.0  2 
#9 1 13 800.0 1 0 5.0  2 
#10 1 13 800.0 2 0 10.0  2 
#11 1 14 800.0 0 50 NA  3 

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或者使用dplyr

library(dplyr) 
df %>% 
    mutate_each(funs(unique(.)[cumsum(DVID==0 & AMT > 0)]), DV, PERIOD)