基于R中两个嵌套id变量的二进制变量的编码状态随时间的变化
我有嵌套在产品（prod_id）中的卖家（seller_id）和随时间变化的二分法变量（dich）。在任何给定时间点，每个产品只能有一个DIC=1的卖家。我想做的是让拥有1的卖家在一段时间内拥有1的值，直到发现另一个卖家的dich=1。数据按时间排序（降序），如果需要我澄清，请告诉我。谢谢基于R中两个嵌套id变量的二进制变量的编码状态随时间的变化,r,dataframe,dplyr,R,Dataframe,Dplyr,我有嵌套在产品（prod_id）中的卖家（seller_id）和随时间变化的二分法变量（dich）。在任何给定时间点，每个产品只能有一个DIC=1的卖家。我想做的是让拥有1的卖家在一段时间内拥有1的值，直到发现另一个卖家的dich=1。数据按时间排序（降序），如果需要我澄清，请告诉我。谢谢 test <- data.frame('prod_id'= c("shoe", "shoe", "shoe", "shoe", "shoe", "shoe", "boat", "boat","boat"
test <- data.frame('prod_id'= c("shoe", "shoe", "shoe", "shoe", "shoe", "shoe", "boat", "boat","boat","boat","boat","boat"),
'seller_id'= c("a", "a", "b", "c", "c", "a", "a","a", "b", "b", "c", "b"),
'Dich'= c(1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0),
'time'= c("10/25/2017 9:40", "11/8/2017 9:36", "11/14/2017 21:02", "11/29/2017 23:20", "12/5/2017 20:30",
"12/10/2017 17:38", "12/26/2017 8:00", "1/27/2018 6:26", "4/10/2018 5:40",
"4/24/2018 20:16", "5/18/2018 21:52", "8/9/2018 9:52") )
prod_id seller_id Dich time
1 shoe a 1 10/25/2017 9:40
2 shoe a 1 11/8/2017 9:36
3 shoe b 0 11/14/2017 21:02
4 shoe c 1 11/29/2017 23:20
5 shoe c 1 12/5/2017 20:30
6 shoe a 0 12/10/2017 17:38
7 boat a 0 12/26/2017 8:00
8 boat a 0 1/27/2018 6:26
9 boat b 1 4/10/2018 5:40
10 boat b 1 4/24/2018 20:16
11 boat c 0 5/18/2018 21:52
12 boat b 1 8/9/2018 9:52
一种方法是创建一个
last_sellerlibrary(dplyr)
library(tidyr)
test %>%
group_by(prod_id) %>%
mutate(seller_id = as.character(seller_id),
last_seller = ifelse(Dich == 1, seller_id, NA)) %>%
fill(last_seller) %>%
mutate(Dich1 = ifelse((seller_id != last_seller) | is.na(last_seller), 0, 1))
# prod_id seller_id Dich time last_seller Dich1
# <fct> <chr> <dbl> <fct> <chr> <dbl>
# 1 boat a 0 12/26/2017 8:00 NA 0
# 2 boat a 0 1/27/2018 6:26 NA 0
# 3 boat b 1 4/10/2018 5:40 b 1
# 4 boat b 0 4/24/2018 20:16 b 1
# 5 boat c 0 5/18/2018 21:52 b 0
# 6 boat b 0 8/9/2018 9:52 b 1
# 7 shoe a 1 10/25/2017 9:40 a 1
# 8 shoe a 0 11/8/2017 9:36 a 1
# 9 shoe b 0 11/14/2017 21:02 a 0
# 10 shoe c 1 11/29/2017 23:20 c 1
# 11 shoe c 0 12/5/2017 20:30 c 1
# 12 shoe a 0 12/10/2017 17:38 c 0
库（dplyr）
图书馆（tidyr）
测试%>%
分组依据（产品id）%>%
变异（卖方id=as.character（卖方id），
最后一个卖方=ifelse（Dich==1，卖方id，NA））%>%
填充（最后一个卖家）%>%
变异（Dich1=ifelse（（卖方id！=最后卖方）| is.na（最后卖方），0，1））
#产品id卖家id上次卖家DIC1时间
#
#1船a 0 2017年12月26日8:00 NA 0
#2船a 0 2018年1月27日6:26 NA 0
#3船b 1 2018年10月4日5:40 b 1
#4船b 0 2018年4月24日20:16 b 1
#5船c 0 2018年5月18日21:52 b 0
#6船b 0 2018年8月9日9:52 b 1
#7鞋款a 1 2017年10月25日9:40 a 1
#8鞋a 0 2017年11月8日9:36 a 1
#9鞋b 0 2017年11月14日21:02 a 0
#10鞋c 1 2017年11月29日23:20 c 1
#11鞋c 0 2017年12月5日20:30 c 1
#12鞋款a 0 2017年10月12日17:38 c 0
last\u sellerlibrary(dplyr)
library(tidyr)
test %>%
group_by(prod_id) %>%
mutate(seller_id = as.character(seller_id),
last_seller = ifelse(Dich == 1, seller_id, NA)) %>%
fill(last_seller) %>%
mutate(Dich1 = ifelse((seller_id != last_seller) | is.na(last_seller), 0, 1))
# prod_id seller_id Dich time last_seller Dich1
# <fct> <chr> <dbl> <fct> <chr> <dbl>
# 1 boat a 0 12/26/2017 8:00 NA 0
# 2 boat a 0 1/27/2018 6:26 NA 0
# 3 boat b 1 4/10/2018 5:40 b 1
# 4 boat b 0 4/24/2018 20:16 b 1
# 5 boat c 0 5/18/2018 21:52 b 0
# 6 boat b 0 8/9/2018 9:52 b 1
# 7 shoe a 1 10/25/2017 9:40 a 1
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# 9 shoe b 0 11/14/2017 21:02 a 0
# 10 shoe c 1 11/29/2017 23:20 c 1
# 11 shoe c 0 12/5/2017 20:30 c 1
# 12 shoe a 0 12/10/2017 17:38 c 0
库（dplyr）
图书馆（tidyr）
测试%>%
分组依据（产品id）%>%
变异（卖方id=as.character（卖方id），
最后一个卖方=ifelse（Dich==1，卖方id，NA））%>%
填充（最后一个卖家）%>%
变异（Dich1=ifelse（（卖方id！=最后卖方）| is.na（最后卖方），0，1））
#产品id卖家id上次卖家DIC1时间
#
#1船a 0 2017年12月26日8:00 NA 0
#2船a 0 2018年1月27日6:26 NA 0
#3船b 1 2018年10月4日5:40 b 1
#4船b 0 2018年4月24日20:16 b 1
#5船c 0 2018年5月18日21:52 b 0
#6船b 0 2018年8月9日9:52 b 1
#7鞋款a 1 2017年10月25日9:40 a 1
#8鞋a 0 2017年11月8日9:36 a 1
#9鞋b 0 2017年11月14日21:02 a 0
#10鞋c 1 2017年11月29日23:20 c 1
#11鞋c 0 2017年12月5日20:30 c 1
#12鞋款a 0 2017年10月12日17:38 c 0