R tidyverse: создавать группы на основе столбца индекса

У меня есть этот кусок

# Data
set.seed(1)
x <- tibble(values = round(rnorm(20, 10, 10), 0),
            index = c(0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,0,
                      1,1,0,0,0))
x
#> # A tibble: 20 x 2
#>    values index
#>     <dbl> <dbl>
#>  1      4     0
#>  2     12     0
#>  3      2     1
#>  4     26     1
#>  5     13     1
#>  6      2     0
#>  7     15     1
#>  8     17     0
#>  9     16     1
#> 10      7     1
#> 11     25     1
#> 12     14     1
#> 13      4     1
#> 14    -12     1
#> 15     21     0
#> 16     10     1
#> 17     10     1
#> 18     19     0
#> 19     18     0
#> 20     16     0

Я хочу создать группы, в которых значения в столбце индекса будут последовательными. Конечная цель - вычислить сумму для каждой группы.

Это ожидаемый кусочек вроде:

# A tibble: 20 x 3
   values index group
    <dbl> <dbl> <chr>
 1      4     0 NA   
 2     12     0 NA   
 3      2     1 A    
 4     26     1 A    
 5     13     1 A    
 6      2     0 NA   
 7     15     1 B    
 8     17     0 NA   
 9     16     1 C    
10      7     1 C    
11     25     1 C    
12     14     1 C    
13      4     1 C    
14    -12     1 C    
15     21     0 NA   
16     10     1 D    
17     10     1 D    
18     19     0 NA   
19     18     0 NA   
20     16     0 NA

Заранее благодарю за совет.


r tidyverse data-wrangling
person mchiapello    schedule 21.05.2020    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
3
arrow_downward

Вы можете использовать cumsum() для прогонов, обозначенных rle(), заменив значения, в которых индекс равен нулю, на NA. Если имеется более 26 идентификаторов, потребуется небольшая модификация.

library(dplyr)

x2 <- x %>%
  mutate(id = LETTERS[replace(with(rle(index),
                                   rep(cumsum(values), lengths)), index == 0, NA)])

Раздача:

# A tibble: 20 x 3
   values index id   
    <dbl> <dbl> <chr>
 1      4     0 NA   
 2     12     0 NA   
 3      2     1 A    
 4     26     1 A    
 5     13     1 A    
 6      2     0 NA   
 7     15     1 B    
 8     17     0 NA   
 9     16     1 C    
10      7     1 C    
11     25     1 C    
12     14     1 C    
13      4     1 C    
14    -12     1 C    
15     21     0 NA   
16     10     1 D    
17     10     1 D    
18     19     0 NA   
19     18     0 NA   
20     16     0 NA

Суммируем значения:

x2 %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(sv = sum(values))

# A tibble: 5 x 2
  id       sv
* <chr> <dbl>
1 A        41
2 B        15
3 C        54
4 D        20
5 NA      109
person 27 ϕ 9    schedule 21.05.2020

arrow_upward
0
arrow_downward

Вариант с data.table

library(data.table)
setDT(x)[, group :=  LETTERS[as.integer(factor((NA^!index) *rleid(index)))]]
x
#    values index group
# 1:      4     0  <NA>
# 2:     12     0  <NA>
# 3:      2     1     A
# 4:     26     1     A
# 5:     13     1     A
# 6:      2     0  <NA>
# 7:     15     1     B
# 8:     17     0  <NA>
# 9:     16     1     C
#10:      7     1     C
#11:     25     1     C
#12:     14     1     C
#13:      4     1     C
#14:    -12     1     C
#15:     21     0  <NA>
#16:     10     1     D
#17:     10     1     D
#18:     19     0  <NA>
#19:     18     0  <NA>
#20:     16     0  <NA>

Или аналогичная логика в dplyr

library(dplyr)
x %>% 
  mutate(group = LETTERS[as.integer(factor((NA^!index) *rleid(index)))])
# A tibble: 20 x 3
#   values index group
#    <dbl> <dbl> <chr>
# 1      4     0 <NA> 
# 2     12     0 <NA> 
# 3      2     1 A    
# 4     26     1 A    
# 5     13     1 A    
# 6      2     0 <NA> 
# 7     15     1 B    
# 8     17     0 <NA> 
# 9     16     1 C    
#10      7     1 C    
#11     25     1 C    
#12     14     1 C    
#13      4     1 C    
#14    -12     1 C    
#15     21     0 <NA> 
#16     10     1 D    
#17     10     1 D    
#18     19     0 <NA> 
#19     18     0 <NA> 
#20     16     0 <NA>
person akrun    schedule 21.05.2020