R 如何创建一个新变量，为其他变量上具有相同值组合的情况分配连续数字
我有一个包含110名参与者的数据集，他们在三个时间范围内多次回答了相同的问卷。每个时间段的会话数在参与者内部和参与者之间有所不同 我需要一个新变量，为参与者X在时间范围Y内完成问卷调查的会话分配连续的数字，从1到（参与者X在时间范围Y内完成问卷调查的会话数） 我有R 如何创建一个新变量，为其他变量上具有相同值组合的情况分配连续数字,r,R,我有一个包含110名参与者的数据集，他们在三个时间范围内多次回答了相同的问卷。每个时间段的会话数在参与者内部和参与者之间有所不同 我需要一个新变量，为参与者X在时间范围Y内完成问卷调查的会话分配连续的数字，从1到（参与者X在时间范围Y内完成问卷调查的会话数） 我有 participant timeframe date 1 1 2021-04-30 09:12:00 1 1
participant timeframe date
1 1 2021-04-30 09:12:00
1 1 2021-04-30 10:03:00
1 1 2021-05-02 09:20:00
2 1 2021-04-30 13:00:00
2 1 2021-05-02 12:13:00
1 2 2021-05-05 08:34:00
1 2 2021-05-06 14:15:00
2 2 2021-05-05 07:12:00
2 2 2021-05-05 14:13:00
2 2 2021-05-08 15:22:00
participant timeframe date session per timeframe
1 1 2021-04-30 09:12:00 1
1 1 2021-04-30 10:03:00 2
1 1 2021-05-02 09:20:00 3
2 1 2021-04-30 13:00:00 1
2 1 2021-05-02 12:13:00 2
1 2 2021-05-05 08:34:00 1
1 2 2021-05-06 14:15:00 2
2 2 2021-05-05 07:12:00 1
2 2 2021-05-05 14:13:00 2
2 2 2021-05-08 15:22:00 3
希望有人能帮忙！提前非常感谢。这里有一个使用row_number（）的tidyverse方法：
库（dplyr）
图书馆（tibble）
dat%
突变（日期=as.POSIXct（日期））
dat%>%
分组依据（参与者，时间范围）%>%
变异（会话=行号（）
#>#tibble:10 x 4
#>#小组：参与者，时间框架[4]
#>参与者时间表日期会议
#>
#> 1 1 1 2021-04-30 09:12:00 1
#> 2 1 1 2021-04-30 10:03:00 2
#> 3 1 1 2021-05-02 09:20:00 3
#> 4 2 1 2021-04-30 13:00:00 1
#> 5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2
#> 6 1 2 2021-05-05 08:34:00 1
#> 7 1 2 2021-05-06 14:15:00 2
#> 8 2 2 2021-05-05 07:12:00 1
#> 9 2 2 2021-05-05 14:13:00 2
#> 10 2 2 2021-05-08 15:22:00 3
由（v0.3.0）于2021-04-30创建，这里是一个使用行号（）的tidyverse方法：
库（dplyr）
图书馆（tibble）
dat%
突变（日期=as.POSIXct（日期））
dat%>%
分组依据（参与者，时间范围）%>%
变异（会话=行号（）
#>#tibble:10 x 4
#>#小组：参与者，时间框架[4]
#>参与者时间表日期会议
#>
#> 1 1 1 2021-04-30 09:12:00 1
#> 2 1 1 2021-04-30 10:03:00 2
#> 3 1 1 2021-05-02 09:20:00 3
#> 4 2 1 2021-04-30 13:00:00 1
#> 5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2
#> 6 1 2 2021-05-05 08:34:00 1
#> 7 1 2 2021-05-06 14:15:00 2
#> 8 2 2 2021-05-05 07:12:00 1
#> 9 2 2 2021-05-05 14:13:00 2
#> 10 2 2 2021-05-08 15:22:00 3
由（v0.3.0）创建于2021-04-30。或者，使用
rleidlibrary(data.table)
df %>%
group_by(participant, timeframe) %>%
mutate(session_per_timeframe = rleid(date))
# A tibble: 10 x 4
# Groups: participant, timeframe [4]
participant timeframe date session_per_timeframe
<dbl> <dbl> <dttm> <int>
1 1 1 2021-04-30 09:12:00 1
2 1 1 2021-04-30 10:03:00 2
3 1 1 2021-05-02 09:20:00 3
4 2 1 2021-04-30 13:00:00 1
5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2
6 1 2 2021-05-05 08:34:00 1
7 1 2 2021-05-06 14:15:00 2
8 2 2 2021-05-05 07:12:00 1
9 2 2 2021-05-05 14:13:00 2
10 2 2 2021-05-08 15:22:00 3
库（data.table）
df%>%
分组依据（参与者，时间范围）%>%
变异（会话/时间段=rleid（日期））
#一个tibble:10x4
#小组：参与者，时间框架[4]
参与者时间段日期会议每个时间段
1 1 1 2021-04-30 09:12:00 1
2 1 1 2021-04-30 10:03:00 2
3 1 1 2021-05-02 09:20:00 3
4 2 1 2021-04-30 13:00:00 1
5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2
6 1 2 2021-05-05 08:34:00 1
7 1 2 2021-05-06 14:15:00 2
8 2 2 2021-05-05 07:12:00 1
9 2 2 2021-05-05 14:13:00 2
10 2 2 2021-05-08 15:22:00 3
rleidlibrary(data.table)
df %>%
group_by(participant, timeframe) %>%
mutate(session_per_timeframe = rleid(date))
# A tibble: 10 x 4
# Groups: participant, timeframe [4]
participant timeframe date session_per_timeframe
<dbl> <dbl> <dttm> <int>
1 1 1 2021-04-30 09:12:00 1
2 1 1 2021-04-30 10:03:00 2
3 1 1 2021-05-02 09:20:00 3
4 2 1 2021-04-30 13:00:00 1
5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2
6 1 2 2021-05-05 08:34:00 1
7 1 2 2021-05-06 14:15:00 2
8 2 2 2021-05-05 07:12:00 1
9 2 2 2021-05-05 14:13:00 2
10 2 2 2021-05-08 15:22:00 3
库（data.table）
df%>%
分组依据（参与者，时间范围）%>%
变异（会话/时间段=rleid（日期））
#一个tibble:10x4
#小组：参与者，时间框架[4]
参与者时间段日期会议每个时间段
1 1 1 2021-04-30 09:12:00 1
2 1 1 2021-04-30 10:03:00 2
3 1 1 2021-05-02 09:20:00 3
4 2 1 2021-04-30 13:00:00 1
5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2
6 1 2 2021-05-05 08:34:00 1
7 1 2 2021-05-06 14:15:00 2
8 2 2 2021-05-05 07:12:00 1
9 2 2 2021-05-05 14:13:00 2
10 2 2 2021-05-08 15:22:00 3
data %>% group_by(grp = data.table::rleid(participant)) %>%
mutate(session = row_number())
# A tibble: 10 x 5
# Groups: grp [4]
participant timeframe date grp session
<int> <int> <chr> <int> <int>
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3 1 1 2021-05-02 09:20:00 1 3
4 2 1 2021-04-30 13:00:00 2 1
5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2 2
6 1 2 2021-05-05 08:34:00 3 1
7 1 2 2021-05-06 14:15:00 3 2
8 2 2 2021-05-05 07:12:00 4 1
9 2 2 2021-05-05 14:13:00 4 2
10 2 2 2021-05-08 15:22:00 4 3
data%>%分组依据（grp=data.table:：rleid（参与者））%>%
变异（会话=行号（）
#一个tibble:10x5
#组别:grp[4]
参与者时间框架日期grp会议
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2 1 1 2021-04-30 10:03:00 1 2
3 1 1 2021-05-02 09:20:00 1 3
4 2 1 2021-04-30 13:00:00 2 1
5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2 2
6 1 2 2021-05-05 08:34:00 3 1
7 1 2 2021-05-06 14:15:00 3 2
8 2 2 2021-05-05 07:12:00 4 1
9 2 2 2021-05-05 14:13:00 4 2
10 2 2 2021-05-08 15:22:00 4 3
data %>% group_by(grp = data.table::rleid(participant)) %>%
mutate(session = row_number())
# A tibble: 10 x 5
# Groups: grp [4]
participant timeframe date grp session
<int> <int> <chr> <int> <int>
1 1 1 2021-04-30 09:12:00 1 1
2 1 1 2021-04-30 10:03:00 1 2
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4 2 1 2021-04-30 13:00:00 2 1
5 2 1 2021-05-02 12:13:00 2 2
6 1 2 2021-05-05 08:34:00 3 1
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9 2 2 2021-05-05 14:13:00 4 2
10 2 2 2021-05-08 15:22:00 4 3
data%>%分组依据（grp=data.table:：rleid（参与者））%>%
变异（会话=行号（）
#一个tibble:10x5
#组别:grp[4]
参与者时间框架日期grp会议
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5.