如何根据一列添加增量值？

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英文:

How to add incremental value base on a column?

问题

例如，如何获取列“rank”的值？
在这里，数据帧中的每2条记录的值递增。但实际上可以是任意数量的记录。

我找到了一些类似的帖子，但它们不完全符合我所需的。

月份 排名
1 1
2 1
3 2
4 2
5 3
6 3
7 4
8 4
英文:

For example, how do I obtain the value for the column "rank"?
Here, the value increases by every 2 records in the data frame. Thought it could be any # of records instead of 2.

I did found a few similar posts, but they are not exactly what I need.

Months rank
1 1
2 1
3 2
4 2
5 3
6 3
7 4
8 4

答案1

得分: 1

使用rep和each=参数根据nrow(dat)/n进行操作。

  1. f <- function(dat, n) {
  2.   stopifnot(nrow(dat) %% n == 0)  ## 为了安全起见
  3.   rep(seq_len(nrow(dat)/n), each=n)
  4. }
  6. f(dat, 1)
  7. # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8
  9. f(dat, 2)
  10. # [1] 1 1 2 2 3 3 4 4
  12. f(dat, 3)
  13. # Error in f(dat, 3): nrow(dat)%%n == 0 is not TRUE
  15. f(dat, 4)
  16. # [1] 1 1 1 1 2 2 2 2
  18. f(dat, nrow(dat))
  19. # [1] 1 1 1 1 1 1 1 1

要获得不等大小的组，你可以实现一个override=选项。

  1. f2 <- function(dat, n, override=FALSE) {
  2.   if (!override) {
  3.     stopifnot(nrow(dat) %% n == 0)
  4.     rep(seq_len(nrow(dat)/n), each=n)
  5.   } else {
  6.     rep(seq_len(nrow(dat)), each=n)[seq_len(nrow(dat))]
  7.   }
  8. }
  10. f2(dat, 3, override=TRUE)
  11. # [1] 1 1 1 2 2 2 3 3

或者，稍微更加优雅：

  1. f3 <- function(dat, n) {
  2.   sort.int(rep_len(1:n, nrow(dat)))
  3. }
  5. f3(dat, 0)
  6. # [1] 0 0 0 0 1 1 1 1
  8. f3(dat, 1)
  9. # [1] 1 1 1 1 1 1 1 1
  11. f3(dat, 2)
  12. # [1] 1 1 1 1 2 2 2 2
  14. f3(dat, 3)
  15. # [1] 1 1 1 2 2 2 3 3
  17. f3(dat, 8)
  18. # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8
  20. f3(dat, 9)
  21. # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8
  23. f3(dat, -1)
  24. # [1] -1 -1  0  0  0  1  1  1

数据：

  1. dat <- structure(list(Months = 1:8, rank = c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))
英文:

Using rep and each= argument according to nrow(dat)/n.

  1. f &lt;- \(dat, n) {
  2.   stopifnot(nrow(dat) %% n == 0)  ## for safety
  3.   rep(seq_len(nrow(dat)/n), each=n)
  4. }
  6. f(dat, 1)
  7. # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8
  9. f(dat, 2)
  10. # [1] 1 1 2 2 3 3 4 4
  12. f(dat, 3)
  13. # Error in f(dat, 3) : nrow(dat)%%n == 0 is not TRUE
  15. f(dat, 4)
  16. # [1] 1 1 1 1 2 2 2 2
  18. f(dat, nrow(dat))
  19. # [1] 1 1 1 1 1 1 1 1

To also get unequal groups, you could implement an override= option.

  1. f2 &lt;- \(dat, n, override=FALSE) {
  2.   if (!override) {
  3.     stopifnot(nrow(dat) %% n == 0)
  4.     rep(seq_len(nrow(dat)/n), each=n)
  5.   } else {
  6.     rep(seq_len(nrow(dat)), each=n)[seq_len(nrow(dat))]
  7.   }
  8. }
  10. f2(dat, 3, override=TRUE)
  11. # [1] 1 1 1 2 2 2 3 3

Or, slightly more elegant:

  1. f3 &lt;- \(dat, n) {
  2.   sort.int(rep_len(1:n, nrow(dat)))
  3. }
  5. f3(dat, 0)
  6. # [1] 0 0 0 0 1 1 1 1
  8. f3(dat, 1)
  9. # [1] 1 1 1 1 1 1 1 1
  11. f3(dat, 2)
  12. # [1] 1 1 1 1 2 2 2 2
  14. f3(dat, 3)
  15. # [1] 1 1 1 2 2 2 3 3
  17. f3(dat, 8)
  18. # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8
  20. f3(dat, 9)
  21. # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8
  23. f3(dat, -1)
  24. # [1] -1 -1  0  0  0  1  1  1

Data:

  1. dat &lt;- structure(list(Months = 1:8, rank = c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
  2. 4L, 4L)), class = &quot;data.frame&quot;, row.names = c(NA, -8L))

答案2

得分: 1

以下是已翻译的内容：

假设我们有如下的数据：

然后我们执行以下操作：

  1. df <- data.frame(letters=c(LETTERS[1:8]), Months=c(1:8)) %>%
  2.   mutate(rank1=(Months %% 2), 
  3.          rank2=ifelse(rank1==1,Months, NA_real_)) %>%
  4.   fill(rank2) %>%
  5.   mutate(rank=data.table::rleid(rank2)) %>%
  6.   select(-c('rank1','rank2'))

输出结果为：

  1.   letters Months rank
  2. 1       A      1    1
  3. 2       B      2    1
  4. 3       C      3    2
  5. 4       D      4    2
  6. 5       E      5    3
  7. 6       F      6    3
  8. 7       G      7    4
  9. 8       H      8    4
英文:

For suppose we have a data as below

  1.   letters 
  2. 1       A 
  3. 2       B 
  4. 3       C 
  5. 4       D 
  6. 5       E 
  7. 6       F 
  8. 7       G 
  9. 8       H

Then we do something as below

  1. df &lt;- data.frame(letters=c(LETTERS[1:8]), Months=c(1:8)) %&gt;% 
  2.   mutate(rank1=(Months %% 2), 
  3.          rank2=ifelse(rank1==1,Months, NA_real_)) %&gt;% 
  4.   fill(rank2) %&gt;% 
  5.   mutate(rank=data.table::rleid(rank2)) %&gt;% 
  6.   select(-c(&#39;rank1&#39;,&#39;rank2&#39;))  
  8. # output
  9.   letters Months rank
  10. 1       A      1    1
  11. 2       B      2    1
  12. 3       C      3    2
  13. 4       D      4    2
  14. 5       E      5    3
  15. 6       F      6    3
  16. 7       G      7    4
  17. 8       H      8    4

答案3

得分: 0

请尝试以下代码：

  1. df <- data.frame(Months=c(1:8)) %>% 
  2.   mutate(rank1=(Months %% 2), 
  3.          rank2=ifelse(rank1==1,Months, NA_real_),
  4.   ) %>% 
  5.   fill(rank2) %>% 
  6.   mutate(rank=data.table::rleid(rank2)) %>% 
  7.   select(-c('rank1','rank2'))
  9. # 输出结果
  10.   Months rank
  11. 1      1    1
  12. 2      2    1
  13. 3      3    2
  14. 4      4    2
  15. 5      5    3
  16. 6      6    3
  17. 7      7    4
  18. 8      8    4
英文:

Please try the below code,

  1. df &lt;- data.frame(Months=c(1:8)) %&gt;% mutate(rank1=(Months %% 2), 
  2.                                      rank2=ifelse(rank1==1,Months, NA_real_),
  3.                                      ) %&gt;% fill(rank2) %&gt;% 
  4.   mutate(rank=data.table::rleid(rank2)) %&gt;% select(-c(&#39;rank1&#39;,&#39;rank2&#39;))
  6. # output
  7.   Months rank
  8. 1      1    1
  9. 2      2    1
  10. 3      3    2
  11. 4      4    2
  12. 5      5    3
  13. 6      6    3
  14. 7      7    4
  15. 8      8    4

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年6月26日 00:57:49
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