是否存在与data.table:：rleid等效的dplyr？

data.table

为行程编码提供了一个非常方便的功能：

library(data.table)
DT = data.table(grp=rep(c("A", "B", "C", "A", "B"), c(2, 2, 3, 1, 2)), value=1:10)
rleid(DT$grp)
# [1] 1 1 2 2 3 3 3 4 5 5

我可以在base

R

中模拟这一点：

df <- data.frame(DT)
rep(seq_along(rle(df$grp)$values), times = rle(df$grp)$lengths)
# [1] 1 1 2 2 3 3 3 4 5 5

您只需执行以下操作（当您同时拥有和加载了这两个选项时）：

当您不想单独加载时，也可以使用（如@davidernburg在评论中提到的）：

DT%突变（rlid=data.table:：rleid（grp））

正如@RichardScriven在他的评论中所说，你可以复制/窃取它：

myrleid <- data.table::rleid

---

myrleid如果只想使用base R和dplyr，更好的方法是将自己的一行或两行版本的
rleid（）
打包为一个函数，然后在需要时应用它

library(dplyr)

myrleid <- function(x) {
    x <- rle(x)$lengths
    rep(seq_along(x), times=x)
}

## Try it out
DT <- DT %>% mutate(rlid = myrleid(grp))
DT
#   grp value rlid
# 1:   A     1    1
# 2:   A     2    1
# 3:   B     3    2
# 4:   B     4    2
# 5:   C     5    3
# 6:   C     6    3
# 7:   C     7    3
# 8:   A     8    4
# 9:   B     9    5
#10:   B    10    5

库（dplyr）
myrleid您可以使用
dplyr
中的
lag
功能来执行此操作

DT <-
    DT %>%
    mutate(rleid = (grp != lag(grp, 1, default = "asdf"))) %>%
    mutate(rleid = cumsum(rleid))

OP使用的方法的简化（不涉及额外的程序包）可以是：

DT %>%
 mutate(rleid = with(rle(grp), rep(seq_along(lengths), lengths)))

   grp value rleid
1    A     1     1
2    A     2     1
3    B     3     2
4    B     4     2
5    C     5     3
6    C     6     3
7    C     7     3
8    A     8     4
9    B     9     5
10   B    10     5

或：

DT%>%
mutate（rleid=rep）（seq（ls-Dplyr与data.table兼容。如果出于某种原因，您不想加载data.table，我认为您的基本解决方案是好的。您可以尝试向Dplyr提交功能请求，但我认为接收良好的几率不超过50/50。
cumsum（c（1L，df$grp[-nrow（df）]！=df$grp[-1]））
同样适用于baseAgreed，但我希望尽可能避免调用
data.table:：rleid
。@JasonAizkalns为什么？如果我可以问的话？偷走它…
myrleid@RichardScriven这可能是我要求助的，但看看其他人是否有其他想法。另一个原因是停留在一个“范式”中出于教学/教育目的，避免向新用户介绍太多的软件包。@JasonAizkalns如果你只打算使用哈德利诗句，那么你将在很大程度上限制自己。小注：
rleid（）
设计用于处理列表/data.frames/data.tables，例如
rleid（c（1,1,1,2,2），c（3,4,5,6））
。实现它没有什么特别之处，只是要注意区别。@Arun应该
数据。table:：rleid（mtcars）
工作？（对我来说，它不工作，尽管它的帮助文件会让我相信它应该……）是的，但它是
rleidv（mtcars）
（SE版本）。
rleid（）
将
..
作为输入，因此我们必须分别提供每个列（用于交互式案例）。注意：如果
NA
此解决方案不提供与
数据相同的解决方案。table:：rleid
。签出
x
myrleid <- data.table::rleid

library(dplyr)

myrleid <- function(x) {
    x <- rle(x)$lengths
    rep(seq_along(x), times=x)
}

## Try it out
DT <- DT %>% mutate(rlid = myrleid(grp))
DT
#   grp value rlid
# 1:   A     1    1
# 2:   A     2    1
# 3:   B     3    2
# 4:   B     4    2
# 5:   C     5    3
# 6:   C     6    3
# 7:   C     7    3
# 8:   A     8    4
# 9:   B     9    5
#10:   B    10    5

DT <-
    DT %>%
    mutate(rleid = (grp != lag(grp, 1, default = "asdf"))) %>%
    mutate(rleid = cumsum(rleid))

> DT
    grp value rleid
 1:   A     1     1
 2:   A     2     1
 3:   B     3     2
 4:   B     4     2
 5:   C     5     3
 6:   C     6     3
 7:   C     7     3
 8:   A     8     4
 9:   B     9     5
10:   B    10     5

DT %>%
 mutate(rleid = with(rle(grp), rep(seq_along(lengths), lengths)))

   grp value rleid
1    A     1     1
2    A     2     1
3    B     3     2
4    B     4     2
5    C     5     3
6    C     6     3
7    C     7     3
8    A     8     4
9    B     9     5
10   B    10     5

DT %>%
 mutate(rleid = rep(seq(ls <- rle(grp)$lengths), ls))