根据r中特定行上方和下方的值使用值构建新列

考虑任何长格式的数据帧（每行是一个测量点）

col1表示参与者（这里只有两个人，A和B）。col2用1表示在该测量点发生了事件（即，它表示状态变化，例如从单身变为已婚）

现在，我想创建一个变量，该变量对于事件之前的所有测量点为0，对于事件发生的测量点为1，对于所有后续测量点也为1

             col1   col2  col3
row.name11    A     0     0 
row.name12    A     0     0
row.name13    A     1     1 
row.name14    A     0     1
row.name15    A     0     1
row.name16    B     0     0 
row.name17    B     0     0
row.name18    B     1     1

---

你有什么建议吗？非常感谢

您正在为每组寻找

cumsum

；下面是一个使用

ave

transform(df, col3 = ave(col2, col1, FUN = cumsum))
#           col1 col2 col3
#row.name11    A    0    0
#row.name12    A    1    1
#row.name13    A    0    1
#row.name14    A    0    1
#row.name15    B    0    0
#row.name16    B    0    0
#row.name17    B    1    1

或

dplyr

方式

library(dplyr)
df %>% group_by(col2) %>% mutate(col3 = cumsum(col2))

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样本数据

---

df
数据。表
解决方案

df[, cummax(col2), by = col1]

其中：

df <- data.frame(
  col1 = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"), 
  col2 = c(0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L)
)

df我还有一个问题与此相关。你介意再帮我一次吗@玛丽。不客气。总是考虑通过在答案旁边设置绿色检查来结束问题。我还发布了你新问题的答案。请看一看。
df[, cummax(col2), by = col1]

df <- data.frame(
  col1 = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"), 
  col2 = c(0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L)
)