R 根据条件指定值1或0

我有从10月到4月的月度报告，并已将所有数据进行了汇总。我按UniqueID和日期对数据进行排序

我想创建一个满足以下条件的虚拟变量：

一,。如果特定UniqueID的最后一次出现不是在最后一个月四月，那么我希望变量为=1，否则为0

Freq列统计UniqueID在整个堆叠月报数据集中显示的次数

UniqueID Date        Freq
XX343_1  02/01/2019  3
XX343_1  03/01/2019  3  
XX343_1  04/01/2019  3
SD229_1  11/01/2018  4 
SD229_1  12/01/2018  4
SD229_1  01/01/2019  4
SD229_1  02/01/2019  4
WE321_1  10/01/2018  1

基本上，我需要以下输出：

UniqueID Date        Freq Dummy
XX343_1  02/01/2019  3    0
XX343_1  03/01/2019  3    0
XX343_1  04/01/2019  3    0
SD229_1  11/01/2018  4    0
SD229_1  12/01/2018  4    0
SD229_1  01/01/2019  4    0
SD229_1  02/01/2019  4    1
WE321_1  10/01/2018  1    1

以下代码是我尝试的代码：

 data$Dummy=ifelse(data$Date=="2018-10-01" & data$Freq==1,1,ifelse(
                   data$Date=="2018-10-01" & data$Freq>=2,0,ifelse(
                   data$Date=="2018-11-01" & data$Freq<=2,1,ifelse(
                   data$Date=="2018-11-01" & data$Freq >2,0,ifelse(
                   data$Date=="2018-12-01" & data$Freq<=3,1,ifelse(
                   data$Date=="2018-12-01" & data$Freq >3,0,ifelse(
                   data$Date=="2019-01-01" & data$Freq<=4,1,ifelse(
                   data$Date=="2019-01-01" & data$Freq >4,0,ifelse(
                   data$Date=="2019-02-01" & data$Freq<=5,1,ifelse(
                   data$Date=="2019-02-01" & data$Freq >5,0,ifelse(
                   data$Date=="2019-03-01" & data$Freq<=6,1,ifelse(
                   data$Date=="2019-03-01" & data$Freq >6,0,0
               ))))))))))))

我不断地犯错误，我不知道如何解决我的问题。在很多情况下，如果第一次出现UniqueID不是在10月份，那么虚拟对象将在第二个月到最后一个月=0。有人能给我指出正确的方向吗

library(dplyr); library(lubridate)
data <- read.table(header = T, stringsAsFactors = F,
  text = "UniqueID Date        Freq
  XX343_1  02/01/2019  3
  XX343_1  03/01/2019  3  
  XX343_1  04/01/2019  3
  SD229_1  11/01/2018  4 
  SD229_1  12/01/2018  4
  SD229_1  01/01/2019  4
  SD229_1  02/01/2019  4
  WE321_1  10/01/2018  1"
) %>% 
  mutate(Date = mdy(Date))

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您好@user2813606，我建议使用case_when而不是if_else，因为您有很多条件需要匹配。查看公认的答案，了解它的用法以及使用函数的好方法。

ID_dummy <- data %>%
  group_by(UniqueID) %>%
  summarize(last_Date = max(Date))

data %>%
  left_join(ID_dummy) %>%
  mutate(Dummy = if_else(last_Date == Date & month(last_Date) != 4, 1, 0))
#Joining, by = "UniqueID"
#  UniqueID       Date Freq  last_Date Dummy
#1  XX343_1 2019-02-01    3 2019-04-01     0
#2  XX343_1 2019-03-01    3 2019-04-01     0
#3  XX343_1 2019-04-01    3 2019-04-01     0
#4  SD229_1 2018-11-01    4 2019-02-01     0
#5  SD229_1 2018-12-01    4 2019-02-01     0
#6  SD229_1 2019-01-01    4 2019-02-01     0
#7  SD229_1 2019-02-01    4 2019-02-01     1
#8  WE321_1 2018-10-01    1 2018-10-01     1