R 检查过去x年中的事件

我想检查过去3年（包括本年度）是否发生事件（按航空公司分组）。如果是的话，我要退回1。如果没有，我希望返回0。我该怎么做？我的数据如下所示：

Airline          Year  Fatal  Non_Fatal
French_Airline   1989    0       1 
French_Airline   1990    1       0 
French_Airline   1991    0       0
French_Airline   1992    0       1
French_Airline   1993    0       0
UK_Airline       1989    1       1
UK_Airline       1990    0       0
UK_Airline       1991    1       0
UK_Airline       1992    0       0
UK_Airline       1993    0       0

理想情况下，我的输出应该是这样的

Airline          Year  Fatal  Non_Fatal Last_3_Fatal Last_3_NonFatal
French_Airline   1989    0       1            0            1
French_Airline   1990    1       0            1            1
French_Airline   1991    0       0            1            1
French_Airline   1992    0       1            1            1 
French_Airline   1993    0       0            0            1
UK_Airline       1989    1       1            1            1
UK_Airline       1990    0       0            1            1
UK_Airline       1991    1       0            1            1
UK_Airline       1992    0       0            1            0 
UK_Airline       1993    0       0            1            0

---

这是关于飞机坠毁的

我对你的问题的最初评论：

这不只是一个滚动操作吗？你想要滚动到最大。使用package

zoo

，然后尝试

rollapply

---

下面是一个示例演示

#install.packages("zoo")
library(zoo)

我们首先看一看基本情况，其中数据没有分组。考虑玩具矢量：

set.seed(0);x <- sample(0:1,10,TRUE)
# [1] 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1
rollapply(x, max, width = 3, partial = TRUE, align = "right")
# [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

对于分组数据，除了按组应用

rollply

，没有什么特别的，我们使用

tapply

函数

## a data frame: two groups `a` and `b`, each with 10 data
set.seed(0)
dat <- data.frame(group = gl(2, 10, labels = letters[1:2]),
                  x = sample(0:1, 20, TRUE))

## apply `last3` to `x` by `group`, and append result to `dat`
dat$last3 <- unlist(with(dat, tapply(x, group, FUN = last3)), use.names = FALSE)
#   group x last3
#1      a 1     1
#2      a 0     1
#3      a 0     1
#4      a 1     1
#5      a 1     1
#6      a 0     1
#7      a 1     1
#8      a 1     1
#9      a 1     1
#10     a 1     1
#11     b 0     0
#12     b 0     0
#13     b 0     0
#14     b 1     1
#15     b 0     1
#16     b 1     1
#17     b 0     1
#18     b 1     1
#19     b 1     1
#20     b 0     1

---

显然，

align=“right”

是您希望的行为。（只是另一个注释，您可以使用

rollappyr

进行右对齐。）

使用

dplyr

和

RccpRoll

，它们以非常有效的方式实现了各种窗口功能，您的解决方案可能是：

您的数据：

> crashes
          Airline Year Fatal Non_Fatal
1  French_Airline 1989     0         1
2  French_Airline 1990     1         0
3  French_Airline 1991     0         0
4  French_Airline 1992     0         1
5  French_Airline 1993     0         0
6      UK_Airline 1989     1         1
7      UK_Airline 1990     0         0
8      UK_Airline 1991     1         0
9      UK_Airline 1992     0         0
10     UK_Airline 1993     0         0

library(dplyr)
library(RcppRoll)
crashes %>% group_by(Airline) %>% 
  mutate(rollFatal=roll_sum(c(0,0, Fatal), 3),rollNonFatal=roll_sum(c(0,0, Non_Fatal), 3))

Source: local data frame [10 x 6]
Groups: Airline [2]

          Airline  Year Fatal Non_Fatal rollFatal rollNonFatal
            <chr> <int> <int>     <int>     <dbl>        <dbl>
1  French_Airline  1989     0         1         0            1
2  French_Airline  1990     1         0         1            1
3  French_Airline  1991     0         0         1            1
4  French_Airline  1992     0         1         1            1
5  French_Airline  1993     0         0         0            1
6      UK_Airline  1989     1         1         1            1
7      UK_Airline  1990     0         0         1            1
8      UK_Airline  1991     1         0         2            1
9      UK_Airline  1992     0         0         1            0
10     UK_Airline  1993     0         0         1            0

>崩溃
航空公司年度致命非致命
1法国航空公司1989 0 1
2法航1990 1 0
3法航1991 0 0
4法航1992 01
5法国航空公司1993 0 0
6英国航空公司1989 1
7英国航空公司1990 0 0
8英国航空公司1991年1月10日
9英国航空公司1992 0 0
10英国航空公司1993 0 0
图书馆（dplyr）
图书馆（RcppRoll）
交通事故%>%按（航空公司）分组%>%
突变（rollFatal=Rollu和（c（0,0，致命），3），rollNonFatal=Rollu和（c（0,0，非致命），3））
来源：本地数据帧[10 x 6]
组别:航空公司[2]
航空公司年度致命非致命Roll致命非致命Roll
1法国航空公司1989 01 01
2法航1990 1 0 1 1
3法航1991 0 1 1
4法国航空公司1992 01
5法航1993 01
6英国航空公司1989 1
7英国航空公司1990 01
8英国航空公司1991 1 0 2 1
9英国航空公司1992 01 0
10英国航空公司1993 01 0

---

如果您希望各组在前2年使用

NA

s替换

roll\u sum（c（0,0，致命），3）

为

roll\u sum（c（rep（NA，2，致命），3）

。这可能很简单，我只是个新手。我试试看。谢谢如果

lag

可以接受向量，那么可以使用dplyr轻松解决这个问题。我想在GH的某个地方有个FR。使用

data.table

，类似于

Reduce（`+`，data.table:：shift（df$Fatal，0:2，0L））

的东西也可以使您接近，如果您将其作为function@ZheyuanLi你能在这里举个例子说明它是如何与rollapply一起工作的吗？我找不到这个包的“library（RcppRoll）”。有什么想法吗？你可以在CRAN找到最新的稳定版本，就像大多数软件包一样。

x <- 1:10
rollapply(x, max, width = 3, partial = TRUE, align = "left")
# [1]  3  4  5  6  7  8  9 10 10 10
rollapply(x, max, width = 3, partial = TRUE, align = "center")
# [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10 10
rollapply(x, max, width = 3, partial = TRUE, align = "right")
# [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

> crashes
          Airline Year Fatal Non_Fatal
1  French_Airline 1989     0         1
2  French_Airline 1990     1         0
3  French_Airline 1991     0         0
4  French_Airline 1992     0         1
5  French_Airline 1993     0         0
6      UK_Airline 1989     1         1
7      UK_Airline 1990     0         0
8      UK_Airline 1991     1         0
9      UK_Airline 1992     0         0
10     UK_Airline 1993     0         0

library(dplyr)
library(RcppRoll)
crashes %>% group_by(Airline) %>% 
  mutate(rollFatal=roll_sum(c(0,0, Fatal), 3),rollNonFatal=roll_sum(c(0,0, Non_Fatal), 3))

Source: local data frame [10 x 6]
Groups: Airline [2]

          Airline  Year Fatal Non_Fatal rollFatal rollNonFatal
            <chr> <int> <int>     <int>     <dbl>        <dbl>
1  French_Airline  1989     0         1         0            1
2  French_Airline  1990     1         0         1            1
3  French_Airline  1991     0         0         1            1
4  French_Airline  1992     0         1         1            1
5  French_Airline  1993     0         0         0            1
6      UK_Airline  1989     1         1         1            1
7      UK_Airline  1990     0         0         1            1
8      UK_Airline  1991     1         0         2            1
9      UK_Airline  1992     0         0         1            0
10     UK_Airline  1993     0         0         1            0