dplyr表重构/数据争用

我试图创建一个变量来定义真搜索和假搜索。原始数据集位于此处：

基本场景是，有一些变量定义了用户（由ID定义——原始数据集中的会话ID或uuid）执行真搜索与假搜索的次数，因此访问之前总是有搜索，但搜索之后不必有访问。如果您检查原始数据集，还有一个时间变量timestamp，我不知道如何复制它，但我相信它会很有用

原始结构的粗略版本：

ID  Action   Time
a   search    1
a   visit     2
a   search    3
a   visit     4
b   visit     2
b   visit     3
b   search    1
c   search    5
c   search    6
c   search    7
c   visit     8
d   search    3
d   search    4

我试图创建一个变量来定义真搜索和假搜索。 上述数据预计仅按Action=search排序，如以下格式：

我正在尝试制作的结构：

ID  Action ClickThrough
a   search    T
a   search    T
b   search    T
c   search    F
c   search    F
c   search    T
d   search    F
d   search    F

---

这将使用

dplyr

library(dplyr)
df1 %>%
  arrange(ID,Time) %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(ClickThrough = c(as.logical(diff(Action=="visit")),FALSE)) %>%
  filter(Action=="search")

# # A tibble: 8 x 4
# # Groups:   ID [4]
#      ID Action  Time ClickThrough
#   <chr>  <chr> <int>        <lgl>
# 1     a search     1         TRUE
# 2     a search     3         TRUE
# 3     b search     1         TRUE
# 4     c search     5        FALSE
# 5     c search     6        FALSE
# 6     c search     7         TRUE
# 7     d search     3        FALSE
# 8     d search     4        FALSE

库（dplyr）
df1%>%
安排（ID，时间）%%>%
分组依据（ID）%>%
变异（点击=c（作为逻辑（差异（操作=“访问”）），错误））%>%
过滤器（操作==“搜索”）
##A tibble:8 x 4
##组：ID[4]
#ID动作时间点击
#              
#1搜索1正确
#2 a搜索3正确
#3 b搜索1 TRUE
#4 c搜索5错误
#5 c搜索6错误
#6 c搜索7 TRUE
#7D搜索3错误
#8D搜索4错误

bsearch

TRUE

如何？如果这是一个输入错误，您可以使用

actions%%>%group\u by（ID）%%>%mutate（ClickThrough=lead（Action，default='left'）=='visit'）%%>%filter（Action=='search'）

@alistaire第三个b是搜索，后面可以是访问。操作不正常。那么您的数据中需要时间信息。@alistaire您认为这样可以吗<代码>操作%>%分组依据（ID）%%>%排列（ID，时间）%%>%变异（点击=引导（操作，默认设置为“左”）==“访问”）%%>%过滤器（操作==“搜索”）如果不知道时间是什么，很难说。你需要编辑你的问题，使你的例子重现。