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我试图探索特定问题的反应变化模式。下面是dataset的一个示例

id <- c(1,1,1, 2,2,2, 3,3,3,3, 4,4)
item.id <- c(1,1,1, 1,1,1 ,1,1,2,2, 1,1)
sequence <- c(1,2,3, 1,2,3, 1,2,1,2, 1,2)
score <- c(0,0,0, 0,0,1, 0,1,0,0, 1,0)
data <- data.frame("id"=id, "item.id"=item.id, "sequence"=sequence, "score"=score)
data
   id item.id sequence score
1   1       1        1     0
2   1       1        2     0
3   1       1        3     0
4   2       1        1     0
5   2       1        2     0
6   2       1        3     1
7   3       1        1     0
8   3       1        2     1
9   3       2        1     0
10  3       2        2     0
11  4       1        1     1
12  4       1        2     0

---

有什么想法吗？谢谢

这里有一个选项，通过采用“id”、“item.id”分组的“score”的差异

library(dplyr)
data %>% 
    group_by(id, item.id) %>%
    filter(any(score != 0)) %>%
    mutate(ind = c(0, diff(score))) %>% 
    group_by(ind =  ind[ind!=0][1]) %>% 
    group_split(ind, keep = FALSE)
#[[1]]
# A tibble: 2 x 4
#     id item.id sequence score
#  <dbl>   <dbl>    <dbl> <dbl>
#1     4       1        1     1
#2     4       1        2     0

#[[2]]
# A tibble: 5 x 4
#     id item.id sequence score
#  <dbl>   <dbl>    <dbl> <dbl>
#1     2       1        1     0
#2     2       1        2     0
#3     2       1        3     1
#4     3       1        1     0
#5     3       1        2     1

库（dplyr）
数据%>%
分组依据（id，item.id）%>%
过滤器（任何（分数！=0））%>%
变异（ind=c（0，差异（分数）））%>%
分组依据（ind=ind[ind！=0][1]）%>%
组分割（ind，keep=FALSE）
#[[1]]
#一个tibble:2x4
#id item.id序列分数
#          
#1     4       1        1     1
#2     4       1        2     0
#[[2]]
#一个tibble:5x4
#id item.id序列分数
#          
#1     2       1        1     0
#2     2       1        2     0
#3     2       1        3     1
#4     3       1        1     0
#5     3       1        2     1

我会这样做：

library(dplyr)
data.0.to.1 = data %>%
  group_by(id, item.id) %>%
  filter(any(diff(score) > 0))

data.1.to.0 = data %>%
  group_by(id, item.id) %>%
  filter(any(diff(score) < 0))

库（dplyr）
数据.0.到.1=数据%>%
分组依据（id，item.id）%>%
过滤器（任何（差异（分数）>0））
数据.1.到.0=数据%>%
分组依据（id，item.id）%>%
过滤器（任何（差异（分数）<0））

谢谢您的回复。还有，有没有办法只观察最后两次得分尝试而不是任何尝试的差异？@amisos55。在这种情况下，您可能需要在

过滤器
步骤之后，
mutate（ind=c（0，diff（tail（score，2）））%%>%
当我在过滤器之后添加这个过滤器时，它在mutate_impl（.data，dots）中给出了这个错误
错误：`ind`列必须是长度4（组大小）或1，而不是2
@amisos55对不起，
c（0，
应删除，因为
diff
返回的长度小于原始向量的长度
library(dplyr)
data.0.to.1 = data %>%
  group_by(id, item.id) %>%
  filter(any(diff(score) > 0))

data.1.to.0 = data %>%
  group_by(id, item.id) %>%
  filter(any(diff(score) < 0))