R 如果存在“0”，则将TIBLE单元格的值设置为1；随函附上；列中的

我正在编写一个报告，它从一些文件中获取数据，生成一个透视表，并计算在某个时间段哪个

id

处于“活动”状态。但是，我在一些源文件中发现了丢失数据的问题，我需要修复它

用一个例子更容易解释这一点：

所有文件都导入到一个TIBLE中，如下所示：

df.data %>% head()

### A tibble: 6 x 2
##  ID     REPORT_DATE
##  <chr>  <date>       
##1 9495   2019-08-14   
##2 1678   2019-08-14   
##3 0944   2019-08-14   
##4 6046   2019-08-14   
##5 7758   2019-08-14   
##6 2403   2019-08-14   

df.pivot <- df.data %>% select(ID, REPORT_DATE) %>% 
  mutate(IN_REPORT=1) %>% arrange(ID, REPORT_DATE) %>% 
  spread(REPORT_DATE, IN_REPORT, fill=0) %>% head()

print(df.pivot %>% head)

### A tibble: 6 x 8
##  ID     `2019-08-14` `2019-08-21` `2019-08-28` `2019-09-04` `2019-09-11` `2019-09-18` `2019-09-25`
##  <chr>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>
##1 8123            1            1            1            1            1            1            1
##2 0236            1            1            1            1            1            1            1
##3 0624            1            1            1            1            1            1            1
##4 1278            1            1            1            1            1            1            1
##5 2870            1            1            1            0            0            0            0
##6 5469            1            1            1            1            1            1            1

print(df.pivot %>% 
  filter(ID %in% c('3989', '4188', '9941', '8996')))

### A tibble: 4 x 8
##  ID    `2019-08-14` `2019-08-21` `2019-08-28` `2019-09-04` `2019-09-11` `2019-09-18` `2019-09-25`
##  <chr>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>
##1 4188             1            1            0            0            1            1            1
##2 9941             1            1            1            0            1            1            1
##3 3989             1            0            0            1            1            1            1
##4 8996             1            1            1            0            0            0            1

让我们以ID

3989

为例：它出现在

2019-08-14

报告中，缺少以下两个报告，然后从

2019-09-04

开始出现在报告中

具体而言，我需要的是，对于每一行：

检查是否存在

1,0,1

类型的序列（其中1之间可以有任意数量的零）

将值

1

分配给找到的任何中间零

我已经成功地找到了使用此方法时出现问题的ID（可能不是一个优雅的解决方案，但我认为它是有效的）：

df.ids\u与\u问题%select（ICCID）
if（is.null（df.ids_带有_问题））{
df.ids_与_发布模拟数据
#数据帧
#一个tibble:7x8
ID`2019-08-14``2019-08-21``2019-08-28``2019-09-04``2019-09-11``2019-09-18``2019-09-25`
1  4188            1            1            0            0            1            1            1
2  9941            1            1            1            0            1            1            1
3  3989            1            0            0            1            1            1            1
4  8996            1            1            1            0            0            0            1
5  1234            1            1            1            1            1            1            1
6  2345            1            1            1            1            1            0            0
7  2345            0            0            1            1            1            0            0

定义函数
定义fcutnion的棘手部分是将模式
1，…，1
（其中
…
应为任何长度的0）转换为所有1（
1，…，1
）

rle
在这种情况下似乎很有用

replace\u pattern\u 101谢谢，但它不起作用。当我使用您的示例一步一步地执行此操作时，
match\u index
变量的
值为空，因此，
长度（match\u index）
返回零。如果找不到匹配项，则应为0。在这种情况下，将返回原始向量。您可以粘贴此函数不适用的数据行吗？我将在我的问题中发布相关的代码片段…请稍等片刻。我想我已经发现问题，模式必须是
c（1，0，1）
，而不是
c（1L，0L，1L）
。我正在测试它。您可以将数据帧中的数字列强制为整数列吗？因为，即使值看起来像1,0，它们的类型实际上是双精度的。在某些情况下，
1==1L
可能是
FALSE
。
df.ids_with_issues <- NULL

for(t in 2:(ncol(df.pivot)-1)) {
  df.temp <- df.pivot %>% 
    filter(
      .[t]==1, 
      .[t+1]==0,
      pmap_dbl(.[(t+1):ncol(df.pivot)], max)==1
    ) %>% select(ICCID)
  if(is.null(df.ids_with_issues)) {
    df.ids_with_issues <- df.temp
  } else {
    df.ids_with_issues <- df.ids_with_issues %>% union(df.temp)
  }
}

print(df.ids_with_issues)

### A tibble: 4 x 1
##  ICCID              
##  <chr>              
##1 3989
##2 4188
##3 9941
##4 8996

> replace_pattern_101(c(0,0,1,1,0,0,0,1,0,1,0,0))
> [1] 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0