我想知道是否值的列的改變type 第二行后和更改數量列type第二行之后。例如在 id ==1, type==1e,1e,2d,2h 中。然后當我們處理第二行型別從 1e 到 2d 然后是 2h 時。因此有一個變化，變化的數量是 2。
data<- data.frame(id= c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3,3 ,3,3,4,4,4, 5,5),
type=c("1e","1e","2d","2h","1c","1c","1e","2d","2h","2j","1e",
"1e","2e","1e","1e","2h","1c","1c","1c", "1j","1j"))
期望輸出：
id type change_of_type_after_2nd_row count
1 1e NA 2
1 1e NA 2
1 2d yes 2
1 2h yes 2
2 1c NA 4
2 1c NA 4
2 1e yes 4
2 2d yes 4
2 2h yes 4
2 2j yes 4
3 1e NA 3
3 1e NA 3
3 2e yes 3
3 1e yes 3
3 1e No 3
3 2h yes 3
4 1c NA 0
4 1c NA 0
4 1c No 0
5 1j NA 0
5 1j NA 0
請幫忙？
uj5u.com熱心網友回復：
按 'id' 分組，創建一個具有rleid'type'的 run-length-id ( ) 和一個序列列 ('rn')的 'new' 列，然后通過獲取 ' 的不同元素的數量來獲取 'count' new' 小于 1 ('count') 和 'change_of_type..'，條件是case_when基于duplicated'new' 中的行號和值創建的
library(dplyr)
library(data.table)
out <- data %>%
group_by(id) %>%
mutate(new = rleid(type), rn = row_number(),
count = n_distinct(new)-1,
change_of_type_after_2nd_row = case_when(rn >2 &
duplicated(new) ~ 'No', rn > 2 ~ 'Yes')) %>%
ungroup %>%
select(-new)
-輸出
as.data.frame(out)
id type rn count change_of_type_after_2nd_row
1 1 1e 1 2 <NA>
2 1 1e 2 2 <NA>
3 1 2d 3 2 Yes
4 1 2h 4 2 Yes
5 2 1c 1 4 <NA>
6 2 1c 2 4 <NA>
7 2 1e 3 4 Yes
8 2 2d 4 4 Yes
9 2 2h 5 4 Yes
10 2 2j 6 4 Yes
11 3 1e 1 3 <NA>
12 3 1e 2 3 <NA>
13 3 2e 3 3 Yes
14 3 1e 4 3 Yes
15 3 1e 5 3 No
16 3 2h 6 3 Yes
17 4 1c 1 0 <NA>
18 4 1c 2 0 <NA>
19 4 1c 3 0 No
20 5 1j 1 0 <NA>
21 5 1j 2 0 <NA>
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