如何计算基于R中的过滤器

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我需要基于一个过滤器操作我需要应用该组如何计算基于R中的过滤器

id dg cs 
1 s 1 
1 v 0 
2 s 0 
2 v 1 
2 s 1 
2 s 0 
3 s 1 
3 s 1 
3 v 1

一组数的记录数的记录数我需要在“dg”中的“v”之前统计（或标记）'dg-cs'字段中出现's-1'组合的记录数。

因此，出认沽将

id dg cs output 
1 s 1 True 
1 v 0 False 
2 s 0 False 
2 v 1 False 
2 s 1 False 
2 s 0 False 
3 s 1 True 
3 s 1 True 
3 v 1 False

来源

2017-12-18 hbabbar

您描述的行为与“id”列无关吗？或者你想要在每个“id”中的行为？另外，在你的例子中，所有's-1'组合都会得到一个“真”值。你能发表一个更具代表性的例子吗？（即，'s-1'的情况是'False'）。 – AntoniosK

@AntoniosK不，它的依赖...行为是应用于每个组的特定ID – hbabbar

我的做法是以下几点：

library(dplyr) 

df %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate(out = dg == "s" & cs == 1 & cumsum(dg == "v") == 0) 

## A tibble: 9 x 4 
## Groups: id [3] 
#  id dg cs out 
# <int> <chr> <int> <lgl> 
#1  1  s  1 TRUE 
#2  1  v  0 FALSE 
#3  2  s  0 FALSE 
#4  2  v  1 FALSE 
#5  2  s  1 FALSE 
#6  2  s  0 FALSE 
#7  3  s  1 TRUE 
#8  3  s  1 TRUE 
#9  3  v  1 FALSE

的部分cumsum(dg == "v") == 0意味着如果dg=="v"还没有出现针对特定ID只能是真实的。

来源

2017-12-18 11:31:47

我以某种方式获取所有False作为输出，我检查过dg和cs字段确实是chr和int类型。我也尝试使用paranthesis，mutate（out =（dg =='s'＆cs == 1＆（cumsum（dg =='v'）== 0））） – hbabbar

@hbabbar然后您的样本数据错误或描述 –

r3 <- df%>％ group_by（id）％>％ mutate（out =（cumsum（dg ==“v”）== 0））使用此代码时，我发现仍然没有Trues，难道是cumsum（）不能按预期工作。（我的ID字段是数字类型） – hbabbar

如何计算基于R中的过滤器

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