如何使用dplyr为二进制状态分配顺序标识？

我试图分析物体在三种可能状态之间移动时的一些信息。数据的布局应确保每个状态都有自己的列，并按顺序排列二进制值，例如

---

df这有点复杂，因为您需要做两件事并将它们结合起来：

给定行中哪个状态处于活动状态
每个州现在有多少次处于活动状态
（合并）激活状态已激活多少次
我认为最终实现这一点的方法是重塑数据，并使用两个分组来获得您想要的：

按行分组并使用
哪个
来计算处于活动状态的状态号
按状态分组，并使用
cumsum
获取每次状态变为活动状态时都会上升的索引
然后组合，
filter
，只保留与每个
rowid
的相关列对应的行，并将
右键连接到原始数据上

特别是第二项任务，我认为如果不重新塑造或处理数量庞大的列，就很难实现

库（tidyverse）
df%
排列（状态，行ID）%>%
分组依据（rowid）%>%
变异（state_num=which（binary==1））%>%
按（州）分组%>%
变异(
state\u col\u num=str\u remove（state，“state”）%%>%as.integer（），
序列=cumsum（二进制==1&lag（二进制，默认=0）==0）
) %>%
解组（）%>%
筛选器（state\u num==state\u col\u num）%>%
unite（“state.id”，state_num，sep=“.”）%>%
右键联接（df，by=“rowid”）%>%
选择（rowid，匹配（“状态（\\d+\\\.id）”）
#>#tibble:11 x 5
#>rowid state.id state1 state2 state3
#>              
#>  1     1 2.1           0      1      0
#>  2     2 2.1           0      1      0
#>  3     3 2.1           0      1      0
#>  4     4 1.1           1      0      0
#>  5     5 1.1           1      0      0
#>  6     6 2.2           0      1      0
#>  7     7 2.2           0      1      0
#>  8     8 1.2           1      0      0
#>  9     9 2.3           0      1      0
#> 10    10 3.1           0      0      1
#> 11    11 3.1           0      0      1

由（v0.3.0）创建于2019-08-07我们可以使用
max.col
获得每行的最大数量（
temp
）。我们还使用
row_number（）
创建一个新列，在每个
temp
中创建一个顺序计数器，如果行数的差值大于1，该计数器将递增

library(dplyr)

df %>%
   mutate(temp = max.col(.), 
          row = row_number()) %>%
   group_by(temp) %>%
   mutate(temp1 = cumsum(row - lag(row, default = first(row)) > 1) + 1,
          state.id = paste(temp, temp1, sep = ".")) %>%
   ungroup %>%
   select(-temp, -temp1, -row)

# A tibble: 11 x 4
#   state1 state2 state3 state.id
#    <dbl>  <dbl>  <dbl> <chr>   
# 1      0      1      0 2.1     
# 2      0      1      0 2.1     
# 3      0      1      0 2.1     
# 4      1      0      0 1.1     
# 5      1      0      0 1.1     
# 6      0      1      0 2.2     
# 7      0      1      0 2.2     
# 8      1      0      0 1.2     
# 9      0      1      0 2.3     
#10      0      0      1 3.1     
#11      0      0      1 3.1     

库（dplyr）
df%>%
突变（温度=最大列（.），
行=行编号（））%>%
分组依据（温度）%>%
mutate（temp1=cumsum（row-lag（row，default=first（row））>1）+1，
state.id=粘贴（温度、温度1、九月“”）%>%
解组%>%
选择（-temp，-temp1，-行）
#一个tibble:11 x 4
#state1 state2 state3 state.id
#            
# 1      0      1      0 2.1     
# 2      0      1      0 2.1     
# 3      0      1      0 2.1     
# 4      1      0      0 1.1     
# 5      1      0      0 1.1     
# 6      0      1      0 2.2     
# 7      0      1      0 2.2     
# 8      1      0      0 1.2     
# 9      0      1      0 2.3     
#10      0      0      1 3.1     
#11      0      0      1 3.1     
Hey这在几天之前一直很有效，但在重新运行代码（包括上面的可复制示例）时，我遇到了一个问题。似乎
row\u number（）
函数不再正常工作，正在寻找参数。我得到的错误消息是：
df%>%+mutate（temp=max.col（.），+row=row_number（））错误：row_number（）应该只在数据上下文中调用
过去似乎其他人在R试图调用
dplyr:：row_number（）而不是基本版本时遇到问题（前者需要论证，后者不需要）——这可能有关系吗？@comcco它对我仍然有效。你使用的是什么版本的
dplyr
？我有
packageVersion（“dplyr”）#[1]“0.8.1”
。我有0.8.3。我仍在研究这个问题，但它一直要求一个参数-我还试图找出如何为它提供创建临时行所需的临时行组件counter@comcco您是否已将
plyr
与
dplyr
一起加载？
plyr
也有
mutate
在这里可能会被屏蔽。您可以在使用
mutate
的任何地方明确提到
dplyr:：mutate
，然后检查结果。