R “嵌套”的问题；ifelse（）；通过“引用”引用上一行；shift（）；

我试图使用嵌套的ifelse（）和shift（）将各种业务逻辑应用于源数据集，但我的代码给出了我不理解的结果。问题陈述如下：我有一个包含“CustomerID”、“Month”和“Status”的客户数据集

我需要通过应用以下逻辑创建第三列“旅程状态”

#初始化每个客户的第一条记录。
示例1$tourney\u Status=ifelse（！重复（示例1[，c（“CustomerID”）]），示例1$Status，“”）
示例1[，旅程状态：=ifelse（重复（客户ID），
ifelse（班次（行程状态，1，type=“lag”）=“A”&
%c（“A”、“B”、“c”、“D”）中的状态%，
地位
ifelse（班次（行程状态，1，type=“lag”）=“B”&
%c（“B”、“c”、“D”）中的状态%，
地位
ifelse（班次（行程状态，1，type=“lag”）=“C”&
%c（“c”、“D”）中的状态%，
地位
ifelse（班次（行程状态，1，type=“lag”）=“D”&
%c（“D”）中的状态%，
地位
班次（行程_状态，1，type=“lag”；”），
旅程状态][]

我希望看到以下情况：

CustomerID  Month   Status  Journey_Status
43210       1/1/18  A       A
43210       2/1/18  B       B
43210       3/1/18  A       B
43210       4/1/18  B       B
43210       5/1/18  C       C
43210       6/1/18  D       D
43210       7/1/18  B       D
6543        1/1/19  C       C
6543        2/1/19  D       D
6543        3/1/19  A       D
6543        4/1/19  B       D
6543        5/1/19  C       D
6543        6/1/19  A       D

CustomerID  Month   Status  Journey_Status
43210       1/1/18  A       A
43210       2/1/18  B       B
43210       3/1/18  A       
43210       4/1/18  B       
43210       5/1/18  C       
43210       6/1/18  D       
43210       7/1/18  B       
6543        1/1/19  C       C
6543        2/1/19  D       D
6543        3/1/19  A       
6543        4/1/19  B       
6543        5/1/19  C       
6543        6/1/19  A       

相反，我得到了以下信息：

CustomerID  Month   Status  Journey_Status
43210       1/1/18  A       A
43210       2/1/18  B       B
43210       3/1/18  A       B
43210       4/1/18  B       B
43210       5/1/18  C       C
43210       6/1/18  D       D
43210       7/1/18  B       D
6543        1/1/19  C       C
6543        2/1/19  D       D
6543        3/1/19  A       D
6543        4/1/19  B       D
6543        5/1/19  C       D
6543        6/1/19  A       D

CustomerID  Month   Status  Journey_Status
43210       1/1/18  A       A
43210       2/1/18  B       B
43210       3/1/18  A       
43210       4/1/18  B       
43210       5/1/18  C       
43210       6/1/18  D       
43210       7/1/18  B       
6543        1/1/19  C       C
6543        2/1/19  D       D
6543        3/1/19  A       
6543        4/1/19  B       
6543        5/1/19  C       
6543        6/1/19  A       

---

我没有看到正在执行的

shift（）

。。。非常感谢你的帮助！！！谢谢你

您当前的实现存在一些问题：

使用

by=

操作符进行per-

CustomerID

分组，不要尝试使用

duplicated

手动进行分组。这似乎类似于电子表格迫使我们思考的方式（因为它们通常不便于按组操作），即“如果此行的id与最后一行的id不同，请做一些不同的事情”。信任

data.table

的

by=

操作符（或

dplyr:：group\u by

或其他几个操作符）

您没有通过

fill=

或其他机制在

shift

中说明新的“移位”元素。这将在列中引入一个

NA

，请参见#3代码

不幸的是，您的实现仅在某个时间点有效：即使我们更正分组并过度使用

fifelse

字段（我倾向于认为超过2-3个嵌套字段被过度使用），我们仍然会看到一个问题：

dat[，lagstat:=shift（Status，type=“lag”），by=（CustomerID）]
dat[，旅程状态：=
fifelse（is.na（lagstat），状态，
fifelse（lagstat==“A”和状态%c（“A”、“B”、“c”、“D”）中的状态，
fifelse（lagstat==“B”和状态%c（“B”、“c”、“D”）中的状态，
fifelse（lagstat==“C”和状态%C（“C”、“D”）中的状态，
fifelse（lagstat==“D”和状态%c（“D”）中的状态，
(()()),，
by=（CustomerID）]
dat
#客户ID月状态lagstat旅程\ U状态
#1:43210 1/1/18 A
#2:43210 2/1/18 B A B
#3:43210 3/1/18 A B
#4:43210 4/1/18 B A B
#5:43210 5/1/18 C
#6:432106/1/18D
#7:43210 7/1/18 B D
#8:6543 1/1/19 C
#9:65432/1/19D
#10:6543 19年1月3日
#11:6543 4/1/19 B A B失败
#12:6543 5/1/19 C失败
#13:6543 6/1/19 A C C失败

虽然这看起来更好，但让我们看看它失败的地方：第11行。当它检查

lagstat

的值时，它会在该

fifelse

链开始之前查看该值，而不是在处理前一行的

fifelse

之后立即查看该值。也就是说，它基于相同的数据状态计算

fifelse

s中的所有向量。即使在每个

fifelse

中执行

shift

，也不会看到前一个滞后值的值

我想你需要的是一个累积函数。我将假设数据有明确的顺序性，

max

将起作用。作为记录，虽然我更喜欢使用

cummax

，

max（c（“A”，“B”））

有效，但

cummax（c（“A”，“B”）

无效。因此，我们使用

Reduce（…，acculate=TRUE）

手动执行

从新的

dat

数据开始

dat[，行程状态：=减少（最大，状态，累计=真），
by=（CustomerID）]
dat
#客户ID月状态旅程\ U状态
#1:43210 1/1/18 A
#2:43210 2/1/18 B
#3:43210 3/1/18 A B
#4:43210 4/1/18 B
#5:43210 5/1/18 C
#6:43210 6/1/18日
#7:43210 7/1/18 B D
#8:6543 1/1/19 C
#9:65432/1/19D
#10:6543公元3/1/19年
#11:6543公元前4/1/19年
#12:65435/1/19CD
#13:6543公元6/1/19年

即使

max

不起作用，如果您有一个自行开发的手动处理有序性的函数，那么您可以将其替换为

max

，这应该可以起作用

旁注：DanY建议，如果您的

状态是真正的整数或数字，那么这将更简单：

datnum[，旅程状态：=cummax（状态），by=（客户ID）]
达特努姆
#客户ID月状态旅程\ U状态
#  1:      43210 1/1/18      1              1
#  2:      43210 2/1/18      2              2
#  3:      43210 3/1/18