r-dplyr mutate引用新列本身

我有一个这样的数据框，名为“a”

   ID        V1
   1         -1 
   1          0 
   1          1 
   1        1000 
   1          0 
   1          1
   2         -1 
   2          0 
   2         1000 


...

我将缩短此数据框以简要显示

现在我想使用条件mutate函数创建一个新列，但它应该引用mutate函数创建的新列

a %>%
  group_by(ID) %>%
    mutate(V2, ifelse(row_number() == 1, 1, 
      ifelse(V1 < 1000, 1,
      ifelse(V1 >= 1000, lag(V2) + 1))

我怎么才能得到这个？谢谢你的帮助。

我们可以试试

a %>%
     group_by(ID) %>% 
     mutate(V2 = cumsum(V1 >= 1000)+1L)
#     ID    V1    V2
#  <int> <int> <int>
#1     1    -1     1
#2     1     0     1
#3     1     1     1
#4     1  1000     2
#5     1     0     2
#6     1     1     2
#7     2    -1     1
#8     2     0     1
#9     2  1000     2

a%>%
分组依据（ID）%>%
突变（V2=cumsum（V1>=1000）+1L）
#ID V1 V2
#    
#1     1    -1     1
#2     1     0     1
#3     1     1     1
#4     1  1000     2
#5     1     0     2
#6     1     1     2
#7     2    -1     1
#8     2     0     1
#9     2  1000     2

数据

a我们可以试试

a %>%
     group_by(ID) %>% 
     mutate(V2 = cumsum(V1 >= 1000)+1L)
#     ID    V1    V2
#  <int> <int> <int>
#1     1    -1     1
#2     1     0     1
#3     1     1     1
#4     1  1000     2
#5     1     0     2
#6     1     1     2
#7     2    -1     1
#8     2     0     1
#9     2  1000     2

a%>%
分组依据（ID）%>%
突变（V2=cumsum（V1>=1000）+1L）
#ID V1 V2
#    
#1     1    -1     1
#2     1     0     1
#3     1     1     1
#4     1  1000     2
#5     1     0     2
#6     1     1     2
#7     2    -1     1
#8     2     0     1
#9     2  1000     2

数据
a这应该可以：

a %>% group_by(ID) %>% mutate(V2 = ifelse(row_number() == 1, 1, 0) + 
                                ifelse(row_number() > 1 & V1 <= 1000, 1, 0) + 
                                cumsum(ifelse(V1 >= 1000, 1, 0)))

a%%>%group\u by（ID）%%>%mutate（V2=ifelse（row\u number（）==1,1,0）+
ifelse（行号（）>1&V1=1000,1,0）））

更新：将第二条ifelse逻辑语句从行编号（）>1&V1<1000更改为如上所示。此更改应给出注释中要求的结果。
这应适用于：

a %>% group_by(ID) %>% mutate(V2 = ifelse(row_number() == 1, 1, 0) + 
                                ifelse(row_number() > 1 & V1 <= 1000, 1, 0) + 
                                cumsum(ifelse(V1 >= 1000, 1, 0)))

a%%>%group\u by（ID）%%>%mutate（V2=ifelse（row\u number（）==1,1,0）+
ifelse（行号（）>1&V1=1000,1,0）））

更新：将第二条ifelse逻辑语句从行编号（）>1&V1<1000更改为如上所示。此更改应给出注释中要求的结果。
这不应该是
滞后（V1）
？不，它指的是V2本身。因此，您想要的是：对于每个id，当V1等于或大于1000时，V2将加1？@zyrnaidi是的，完全正确！这不应该是滞后（V1）
？不，它指的是V2本身。所以，你想要的是：对于每个id，当V1等于或大于1000时，V2加起来就是1？@zyurnaidi是的，没错！这个答案似乎很有效。但结果是（V1=1000&V2=1），然后是下一个V2=2。我马上就要（V1=1000&V2=2）。你可以使用row_number（）>1&V1这个答案似乎很有效。但结果是（V1=1000&V2=1），然后是下一个V2=2。我想马上（V1=1000&V2=2）。你可以使用row_number（）>1&V1@LuisKang，我只使用了你的示例数据集。如果您已经加载了
plyr
以及
dplyr
，您可以尝试
dplyr:：mutate（V2=…
它的工作原理与我将cumsum（V1==1000）更改为cumsum（V1>=1000）一样。谢谢！@LuisKang我只使用了您的示例数据集。如果您已经加载了
plyr
以及
dplyr
，您可以尝试
dplyr:：mutate（V2=…
当我将cumsum（V1==1000）更改为cumsum（V1>=1000）时，它就起作用了。谢谢！