使用dplyr以每个组或行的特定值获取第一列的索引

我有以下脚本。选项1使用长格式和

group_by

识别状态为0的许多步骤的第一步

另一个选项（2）是使用

apply

为每行计算该值，然后将数据转换为长格式

firs选项无法很好地扩展。第二个是，但我无法将其放入

dplyr

管道。我试图用

purr

解决这个问题，但没有成功

问题:

• 为什么第一个选项不能很好地扩展
• 如何在

  dplyr

  管道中转换第二个选项

需要（dplyr）
需要（三年）
需要（ggplot2）
种子（314）
#示例数据
dat%
聚集（步骤，状态，-id）%>%
分组依据（id）%>%
突变（drop=min（if_else（状态==0，匹配（步骤，步骤），99L））%>%
变异（状态=if_else（匹配（步骤，步骤）>=drop，0,1））
ggplot（数据累积，aes（x=阶跃，填充=因子（状态）））+
geom_bar（）
#选择2更快
dat美元下降%
变异（状态=if_else（匹配（步骤，步骤）>=drop，0,1））
ggplot（数据累积，aes（x=阶跃，填充=因子（状态）））+
geom_bar（）

如果要沿行映射，可以执行以下操作：

dat %>%
  mutate(drop2 = map_int(seq_len(nrow(dat)), ~ min(which(dat[.x, ] == 0L), 99L)))

可能是“收集和分组”比循环更快：

dat %>%
  as_tibble() %>%
  select(starts_with("step_")) %>%
  mutate(row_nr = row_number()) %>%    
  gather(key = "col", value = "value", -row_nr) %>%
  arrange(row_nr, col) %>%
  group_by(row_nr) %>%
  mutate(col_index = row_number()) %>%
  filter(value == 0) %>%
  summarise(drop3 = min(col_index)) %>%
  ungroup() %>%
  right_join(dat %>%
               mutate(row_nr = row_number()), 
             by = "row_nr") %>%
  mutate(drop3 = if_else(is.na(drop3), 99, drop3))

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管道序列中的第二个选项可以是

dat%>%mutate（drop=apply（，1，函数（x）min（其中（x==0，99）））%>%gather（…