dplyr组进行变异，以选择类别的最后一个索引行，从而给出错误

我有这样一个数据框：

> df <- data.frame(x = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2), type = c('a', 'a', 'a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b'))
> df
   x type
1  1    a
2  1    a
3  1    a
4  1    b
5  1    a
6  1    a
7  1    b
8  2    a
9  2    b
10 2    a
11 2    b

在这种情况下，我的期望输出如下：

> dfout
   x type lastA
1  1    a     1
2  1    a     2
3  1    a     3
4  1    b     3
5  1    a     5
6  1    a     6
7  1    b     6
8  2    a     1
9  2    b     1
10 2    a     3
11 2    b     3

---

我们可以使用

minu-rank/cumsum

来实现这一点。我们按“x”分组，然后得到逻辑索引的

cumsum

（

type=='a'

），并用

min\u rank

将其包装到

rank

输出

library(dplyr)
df %>%
   group_by(x) %>%
   mutate(lastA= min_rank(cumsum(type=='a')))
#  Source: local data frame [11 x 3]
#Groups: x [2]

#       x   type lastA
#   (dbl) (fctr) (int)
#1      1      a     1
#2      1      a     2
#3      1      a     3
#4      1      b     3
#5      1      a     5
#6      1      a     6
#7      1      b     6
#8      2      a     1
#9      2      b     1
#10     2      a     3
#11     2      b     3

---

我们可以使用

minu-rank/cumsum

来实现这一点。我们按“x”分组，然后得到逻辑索引的

cumsum

（

type=='a'

），并用

min\u rank

将其包装到

rank

输出

library(dplyr)
df %>%
   group_by(x) %>%
   mutate(lastA= min_rank(cumsum(type=='a')))
#  Source: local data frame [11 x 3]
#Groups: x [2]

#       x   type lastA
#   (dbl) (fctr) (int)
#1      1      a     1
#2      1      a     2
#3      1      a     3
#4      1      b     3
#5      1      a     5
#6      1      a     6
#7      1      b     6
#8      2      a     1
#9      2      b     1
#10     2      a     3
#11     2      b     3

---

我们可以使用

minu-rank/cumsum

来实现这一点。我们按“x”分组，然后得到逻辑索引的

cumsum

（

type=='a'

），并用

min\u rank

将其包装到

rank

输出

library(dplyr)
df %>%
   group_by(x) %>%
   mutate(lastA= min_rank(cumsum(type=='a')))
#  Source: local data frame [11 x 3]
#Groups: x [2]

#       x   type lastA
#   (dbl) (fctr) (int)
#1      1      a     1
#2      1      a     2
#3      1      a     3
#4      1      b     3
#5      1      a     5
#6      1      a     6
#7      1      b     6
#8      2      a     1
#9      2      b     1
#10     2      a     3
#11     2      b     3

---

我们可以使用

minu-rank/cumsum

来实现这一点。我们按“x”分组，然后得到逻辑索引的

cumsum

（

type=='a'

），并用

min\u rank

将其包装到

rank

输出

library(dplyr)
df %>%
   group_by(x) %>%
   mutate(lastA= min_rank(cumsum(type=='a')))
#  Source: local data frame [11 x 3]
#Groups: x [2]

#       x   type lastA
#   (dbl) (fctr) (int)
#1      1      a     1
#2      1      a     2
#3      1      a     3
#4      1      b     3
#5      1      a     5
#6      1      a     6
#7      1      b     6
#8      2      a     1
#9      2      b     1
#10     2      a     3
#11     2      b     3

---

---

可能有一种更简单的方法，但您可以添加

lastA

作为每组的行号，用

NA

替换为

type==“b”

替换为

replace

或

ifelse

，然后用package zoo中的

NA.locf

填写：

df%>%groupby（x）%>%mutate（lastA=ifelse（type==“a”，row\u number（），NA））%%>%NA.locf（）

当x=3时，第一种类型是b时，您希望lastA做什么？我修改了数据集以使其更清晰。每个“类型”可能有多个a/b序列，我希望b行假定最后看到的a的最后一行号。您还可以使用

tidyr

中的

fill

函数（目前仅在开发版本中），如上面的@aosmith used na.locf:

df%>%group\u by（x）%>%mutate（lastA=ifelse（type==“a”，row\u number（），na））>%fill（lastA）

可能有一种更简单的方法，但您可以将

lastA

添加为每组的行号，用

NA

替换为

type==“b”

替换为

replace

或

ifelse

，然后用package zoo中的

NA.locf

填充：

df%>%groupy\u by（x）%>%mutate（lastA=ifelse）（type=“a”，row_number（），NA））%%>%NA.locf（）

当x=3时，第一种类型是b，您希望lastA做什么？我修改了数据集，使其更加清晰。每个“类型”可能有多个a/b序列，我希望b行采用上次看到的a的最后一行编号。您还可以使用

tidyr

中的

fill

函数（仅在目前的开发版本中，@aosmith使用了上面的na.locf:

df%>%groupu\u by（x）%%>%mutate（lastA=ifelse（type==“a”，row\u number（），na））%%>%fill（lastA）

可能有一种更简单的方法，但您可以将

lastA

添加为每个组的行号，替换为

na

for

type==“b”

替换为

或一个
ifelse
，然后用package zoo中的
na.locf
填充：
df%>%groupby（x）%%>%mutate（lastA=ifelse（type==“a”，row\u number（），na））%%>%na.locf（）
当x=3时，第一种类型是b时，你想要lastA做什么？我修改了数据集以使其更清晰。每个“类型”可能有多个a/b序列，我希望b行假定最后看到的a的最后一行编号。你也可以使用
tidyr
中的
填充功能（目前仅在开发版本中），就像上面的@aosmith使用了na.locf：
df%>%groupu\u by（x）%%>%mutate（lastA=ifelse（type==“a”，row\u number（），na））%%>%fill（lastA）
可能有一种更简单的方法，但您可以将
lastA
添加为每组的行号，替换为
na
表示
type==“b”
替换为
或一个
ifelse
，然后用package zoo中的
na.locf
填充：
df%>%groupby（x）%%>%mutate（lastA=ifelse（type==“a”，row\u number（），na））%%>%na.locf（）
当x=3时，第一种类型是b时，你想要lastA做什么？我修改了数据集以使其更清晰。每个“类型”可能有多个a/b序列，我希望b行假定最后看到的a的最后一行编号。你也可以使用
tidyr
中的
填充功能（目前仅在开发版本中），如上面的@aosmith使用了na.locf:
df%>%group\u by（x）%%>%mutate（lastA=ifelse（type==“a”，row\u number（），na））%%>%fill（lastA）
Masterful。您能评论一下我使用max/which的方法为什么失败吗？想知道我缺少的是什么吗。@user3949008根据预期的输出，我不确定您为什么要将
max
与
which
一起使用，which
只返回满足以下条件的元素的位置条件。假设
v1精通。您能评论一下为什么我使用max/which的方法失败了吗？想知道我缺少的是什么吗。@user3949008根据预期的输出，我不确定您为什么使用
max
和
which
which
只返回那些满足条件的元素。假设
v1精通。您能评论一下为什么我使用max/which的方法失败了吗？想知道我缺少的是什么吗。@user3949008根据预期的输出，我不确定您为什么要使用
max
和
哪个
哪个
在一起ly返回那些满足条件的元素的位置。假设
v1 Masterful。你能评论一下为什么我使用max/which的方法失败了吗？想知道我缺少的是什么吗。@user3949008基于预期的输出，我不确定你为什么要将
max
与
which
仅返回满足条件的元素的位置。假设
v1