假設我們從下面的代碼生成的資料框開始：
> data1
ID Period Values_1 Values_2 State
1 1 1 5 5 X0
2 1 2 0 2 X1
3 1 3 0 0 X2
4 1 4 0 12 X1
5 2 1 1 2 X0
6 2 2 -1 0 X2
7 2 3 0 1 X0
8 2 4 0 0 X0
9 3 1 0 0 X2
10 3 2 0 0 X1
11 3 3 0 0 X9
12 3 4 0 2 X3
13 4 1 1 4 X2
14 4 2 2 5 X1
15 4 3 3 6 X9
16 4 4 0 0 X3
data1 <-
data.frame(
ID = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4),
Period = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4),
Values_1 = c(5, 0, 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 0),
Values_2 = c(5, 2, 0, 12, 2, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 4, 5, 6, 0),
State = c("X0","X1","X2","X1","X0","X2","X0","X0", "X2","X1","X9","X3", "X2","X1","X9","X3")
)
我一直在使用此 data.table 代碼在 State_1 中使用“END”標記每個 ID，因為它在未來期間不再生成值：
setDT(data1)[, State1 := ifelse(rev(cumsum(rev(Values_1 Values_2))), State, "END"), ID]
上面的代碼給出了這些結果：
> data1
ID Period Values_1 Values_2 State State1
1: 1 1 5 5 X0 X0
2: 1 2 0 2 X1 X1
3: 1 3 0 0 X2 X2
4: 1 4 0 12 X1 X1
5: 2 1 1 2 X0 X0
6: 2 2 -1 0 X2 END
7: 2 3 0 1 X0 X0
8: 2 4 0 0 X0 END
9: 3 1 0 0 X2 X2
10: 3 2 0 0 X1 X1
11: 3 3 0 0 X9 X9
12: 3 4 0 2 X3 X3
13: 4 1 1 4 X2 X2
14: 4 2 2 5 X1 X1
15: 4 3 3 6 X9 X9
16: 4 4 0 0 X3 END
當我想為 ID = 2 提供這些結果時：
> data1
ID Period Values_1 Values_2 State State1
1: 1 1 5 5 X0 X0
2: 1 2 0 2 X1 X1
3: 1 3 0 0 X2 X2
4: 1 4 0 12 X1 X1
5: 2 1 1 2 X0 X0
6: 2 2 -1 0 X2 X2
7: 2 3 0 1 X0 X0
8: 2 4 0 0 X0 END
9: 3 1 0 0 X2 X2
10: 3 2 0 0 X1 X1
11: 3 3 0 0 X9 X9
12: 3 4 0 2 X3 X3
13: 4 1 1 4 X2 X2
14: 4 2 2 5 X1 X1
15: 4 3 3 6 X9 X9
16: 4 4 0 0 X3 END
為了做到這一點，我需要將 data.table 代碼更改為實際上類似于下面的內容（它不起作用），其中如果 Values_1 和 Values_2 的 ID 的未來期間值（單獨計算）= 0 ，則該 ID 的 State_1 在其所有未來期間都標記為 END。如何在 data.table 中做到這一點？
setDT(data1)[, State1 := ifelse(rev(cumsum(rev(Values_1))) & rev(cumsum(rev(Values_2))), State, "END"), ID]
這與相關帖子如何使用 dplyr 或 data.table 通過資料子集組執行前瞻計算？
uj5u.com熱心網友回復：
也許是這樣的：
f <- function(v1,v2,s) {
s[cumsum(abs(v1) abs(v2))==0] <- "END"
s
}
setDT(data1)[order(-Period), State1:=f(Values_1, Values_2, State), by=ID]
輸出：
ID Period Values_1 Values_2 State State1
1: 1 1 5 5 X0 X0
2: 1 2 0 2 X1 X1
3: 1 3 0 0 X2 X2
4: 1 4 0 12 X1 X1
5: 2 1 1 2 X0 X0
6: 2 2 -1 0 X2 X2
7: 2 3 0 1 X0 X0
8: 2 4 0 0 X0 END
9: 3 1 0 0 X2 X2
10: 3 2 0 0 X1 X1
11: 3 3 0 0 X9 X9
12: 3 4 0 2 X3 X3
13: 4 1 1 4 X2 X2
14: 4 2 2 5 X1 X1
15: 4 3 3 6 X9 X9
16: 4 4 0 0 X3 END
uj5u.com熱心網友回復：
Values_1鏈接帖子中的答案似乎是假設和的非負值Values_2。如果有否定詞，則abs在data.table運算式中插入一個：
setDT(data1)[, State1 := ifelse(rev(cumsum(rev(Values_1 | Values_2))), State, "END"), ID]
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