R 对数据帧中组内从1到n的行进行编号

对于这样的数据帧：

   cat        val  
1  aaa 0.05638315  
2  aaa 0.25767250  
3  aaa 0.30776611  
4  aaa 0.46854928  
5  aaa 0.55232243  
6  bbb 0.17026205  
7  bbb 0.37032054  
8  bbb 0.48377074  
9  bbb 0.54655860  
10 bbb 0.81240262  
11 ccc 0.28035384  
12 ccc 0.39848790  
13 ccc 0.62499648  
14 ccc 0.76255108  
15 ccc 0.88216552 

我希望将重复序列号按组分配给行，就像我只将编号从1分配给3一样，然后在同一组中，序列再次从1开始：

   cat        val num  
1  aaa 0.05638315   1  
2  aaa 0.25767250   2  
3  aaa 0.30776611   3  
4  aaa 0.46854928   1  
5  aaa 0.55232243   2  
6  bbb 0.17026205   1  
7  bbb 0.37032054   2  
8  bbb 0.48377074   3  
9  bbb 0.54655860   1  
10 bbb 0.81240262   2  
11 ccc 0.28035384   1  
12 ccc 0.39848790   2  
13 ccc 0.62499648   3  
14 ccc 0.76255108   1  
15 ccc 0.88216552   2

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我怎样才能做到呢

这应该能奏效。您可以在data.frame中获得唯一的CAT，提取相应的行，然后附加一个从1开始的整数数字向量，包括序列（1,2,3）中的值。每只猫有1只

df <- data.frame(cat=c(rep("aaa", 5), rep("bbb", 2), rep("ccc", 4), rep("ddd", 7)), 
                 val = rnorm(n = 18))

df$num <- do.call(c, lapply(unique(df$cat), (function(i){
  slice <- df[df$cat==i,]
  rep(1:3, 1+as.integer(nrow(slice)/3))[1:nrow(slice)]
})))

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这应该能奏效。您可以在data.frame中获得唯一的CAT，提取相应的行，然后附加一个从1开始的整数数字向量，包括序列（1,2,3）中的值。每只猫有1只

df <- data.frame(cat=c(rep("aaa", 5), rep("bbb", 2), rep("ccc", 4), rep("ddd", 7)), 
                 val = rnorm(n = 18))

df$num <- do.call(c, lapply(unique(df$cat), (function(i){
  slice <- df[df$cat==i,]
  rep(1:3, 1+as.integer(nrow(slice)/3))[1:nrow(slice)]
})))

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这里有一个解决方案。虽然有一个警告，但我觉得它很简洁：

df=data.frame(cat=rep(letters[1:3],each=5),val=rnorm(3*5))
df[,"n"] <- tapply(df[,"val"],df[,"cat"],function(vec) rep.int(1:3,times=ceiling(length(vec)/3))[1:length(vec)])
df

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这里有一个解决方案。虽然有一个警告，但我觉得它很简洁：

df=data.frame(cat=rep(letters[1:3],each=5),val=rnorm(3*5))
df[,"n"] <- tapply(df[,"val"],df[,"cat"],function(vec) rep.int(1:3,times=ceiling(length(vec)/3))[1:length(vec)])
df

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下面是一种经典的拆分/应用/合并方法：

df <- unsplit(lapply(split(df, df$cat), function(x) 
              cbind(x, id = rep(1:3, length.out = nrow(x)))), df$cat)

#    cat        val id
# 1  aaa 0.05638315  1
# 2  aaa 0.25767250  2
# 3  aaa 0.30776611  3
# 4  aaa 0.46854928  1
# 5  aaa 0.55232243  2
# 6  bbb 0.17026205  1
# 7  bbb 0.37032054  2
# 8  bbb 0.48377074  3
# 9  bbb 0.54655860  1
# 10 bbb 0.81240262  2
# 11 ccc 0.28035384  1
# 12 ccc 0.39848790  2
# 13 ccc 0.62499648  3
# 14 ccc 0.76255108  1
# 15 ccc 0.88216552  2

还有一个data.table替代方案：

library(data.table)
setDT(df)
df[, id := rep(1:3, length.out = .N), by = cat]

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下面是一种经典的拆分/应用/合并方法：

df <- unsplit(lapply(split(df, df$cat), function(x) 
              cbind(x, id = rep(1:3, length.out = nrow(x)))), df$cat)

#    cat        val id
# 1  aaa 0.05638315  1
# 2  aaa 0.25767250  2
# 3  aaa 0.30776611  3
# 4  aaa 0.46854928  1
# 5  aaa 0.55232243  2
# 6  bbb 0.17026205  1
# 7  bbb 0.37032054  2
# 8  bbb 0.48377074  3
# 9  bbb 0.54655860  1
# 10 bbb 0.81240262  2
# 11 ccc 0.28035384  1
# 12 ccc 0.39848790  2
# 13 ccc 0.62499648  3
# 14 ccc 0.76255108  1
# 15 ccc 0.88216552  2

还有一个data.table替代方案：

library(data.table)
setDT(df)
df[, id := rep(1:3, length.out = .N), by = cat]

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还有

ave

：

ave（dat$val，dat$cat，FUN=function（x）rep（1:3，length.out=length（x））

。还有

ave

：

ave（dat$val，dat$cat，FUN=function（x）rep（1:3，length.out=length（x））

。