我想要一個指示變數，它告訴我在按 ID 分組時日期是最低還是最高。但是，我不希望它把任何有實踐的東西都算為 1。這就是資料框現在的樣子，也是我希望它看起來的樣子。
| ID | 日期 | 實踐 |
|---|---|---|
| 1 | 2020 年 2 月 27 日 | 1 |
| 1 | 2021 年 4 月 21 日 | 0 |
| 1 | 2022 年 6 月 24 日 | 0 |
| 2 | 03-21-2019 | 0 |
| 2 | 09-19-2020 | 0 |
| 2 | 01-21-2021 | 0 |
成品：
| ID | 日期 | 實踐 | 最低 | 最高 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2020 年 2 月 27 日 | 1 | 0 | 0 |
| 1 | 2021 年 4 月 21 日 | 0 | 1 | 0 |
| 1 | 2022 年 6 月 24 日 | 0 | 0 | 1 |
| 2 | 03-21-2019 | 0 | 1 | 0 |
| 2 | 09-19-2020 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 01-21-2021 | 0 | 0 | 1 |
uj5u.com熱心網友回復：
此代碼使用tidyverse. 請注意，我必須強制date輸入日期格式；默認情況下，mm-dd-YYYY 格式被讀取為字符，這會導致讀取不同的值作為最小值和最大值min(date)。max(date)
x<-'
ID date practice
1 02-27-2020 1
1 04-21-2021 0
1 06-24-2022 0
2 03-21-2019 0
2 09-19-2020 0
2 01-21-2021 0'
df1 <- read.table(textConnection(x), header = TRUE)
library(tidyverse)
df1$date <- as.Date(df1$date, format = "%m-%d-%Y")
desired_result <- df1 %>%
group_by(ID) %>%
mutate(
lowest = ifelse(date == min(date[practice == 0]), 1, 0),
highest = ifelse(date == max(date[practice == 0]), 1, 0)
)
desired_result
# A tibble: 6 × 5
# Groups: ID [2]
ID date practice lowest highest
<int> <date> <int> <dbl> <dbl>
1 1 2020-02-27 1 0 0
2 1 2021-04-21 0 1 0
3 1 2022-06-24 0 0 1
4 2 2019-03-21 0 1 0
5 2 2020-09-19 0 0 0
6 2 2021-01-21 0 0 1
uj5u.com熱心網友回復：
這是一個基本的 R 解決方案ave。
x<-'
ID date practice
1 02-27-2020 1
1 04-21-2021 0
1 06-24-2022 0
2 03-21-2019 0
2 09-19-2020 0
2 01-21-2021 0'
df1 <- read.table(textConnection(x), header = TRUE)
df1$date <- as.Date(df1$date, "%m-%d-%Y")
y1 <- with(df1, ave(as.integer(date), ID, practice, FUN = \(x) {
if(length(x))
min(x) == x
else NULL
}))
y2 <- with(df1, ave(as.integer(date), ID, practice, FUN = \(x) {
if(length(x))
max(x) == x
else NULL
}))
df1$lowest <- as.integer(y1 & (df1$practice != 1))
df1$highest <- as.integer(y2 & (df1$practice != 1))
df1
#> ID date practice lowest highest
#> 1 1 2020-02-27 1 0 0
#> 2 1 2021-04-21 0 1 0
#> 3 1 2022-06-24 0 0 1
#> 4 2 2019-03-21 0 1 0
#> 5 2 2020-09-19 0 0 0
#> 6 2 2021-01-21 0 0 1
由reprex 包于 2022-04-25 創建(v2.0.1)
uj5u.com熱心網友回復：
data.table 方法：
f <- function(x,p) list(1*(x==min(x[p!=1])), 1*(x==max(x[p!=1])))
setDT(df)[,date:=as.IDate(date, "%m-%d-%Y")][,c("lowest","highest"):=f(date,practice), by=ID][]
輸出：
ID date practice lowest highest
<int> <IDat> <int> <num> <num>
1: 1 2020-02-27 1 0 0
2: 1 2021-04-21 0 1 0
3: 1 2022-06-24 0 0 1
4: 2 2019-03-21 0 1 0
5: 2 2020-09-19 0 0 0
6: 2 2021-01-21 0 0 1
輸入：
structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), date = c("02-27-2020",
"04-21-2021", "06-24-2022", "03-21-2019", "09-19-2020", "01-21-2021"
), practice = c(1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), row.names = c(NA, -6L
), class = "data.frame")
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