标识R数据帧列上的数字或字符序列 mydf

使用

tidyverse

的解决方案

mydf <- tibble::tribble(
   ~seq, ~flag,
      0,     0,
      0,     0,
      0,     0,
      1,     1,
      1,     1,
      7,     1,
      1,     1,
      3,     1,
      2,     1,
      1,     1,
      1,     1,
      0,     1,
      0,     1,
      0,     0,
      0,     0,
      1,     1,
      1,     1,
      7,     1,
      1,     1,
      3,     1,
      2,     1,
      1,     1,
      1,     1,
      0,     1,
      0,     1,
      0,     0,
      0,     0,
      2,     0
)

库（tidyverse）
st不是完全重复的，但请看一看。可能将seq列视为一个字符串
粘贴（mydf$seq，collapse=“，”
），然后使用grep？假设
seq
是一个单位数列。@zx8754很好。我的解决方案只能用于一位数列。欢迎使用更高级或更通用的方法。@zx8754一种方法是使用
str_pad
添加前导
0
，如果同时存在单位或双位（或更多）数字，然后应用相同的策略，但这取决于OP是否需要它。如果是这样的话，我欢迎OP发布另一个例子，我会在有时间的时候更新我的帖子。我在评论中有一个类似的解决方案，
collapse=“，”
，因此评论为“警告”。同意OP需要澄清输入。干得好！以前没有听说过
rollappy（）
。
library(tidyverse)

st <- str_c(mydf$seq, collapse = "")

pos <- str_locate_all(st, "1171321100")

index <- map2(pos[[1]][, 1], pos[[1]][, 2], `:`) %>% unlist()


mydf2 <- mydf %>%
  mutate(Result = as.integer(row_number() %in% index))
mydf2
# # A tibble: 28 x 3
#     seq  flag Result
#    <dbl> <dbl>  <int>
#  1     0     0      0 
#  2     0     0      0
#  3     0     0      0
#  4     1     1      1
#  5     1     1      1
#  6     7     1      1
#  7     1     1      1
#  8     3     1      1
#  9     2     1      1
# 10     1     1      1
# # ... with 18 more rows

library(zoo)
match_seq <- c(1, 1, 7, 1, 3, 2, 1, 1, 0, 0)
is_start <- rollapply(mydf$seq, length(match_seq), function(x) all(x == match_seq))
inds <- sapply(which(is_start), `+`, seq_along(match_seq) - 1)

mydf$flag2 <- as.numeric(1:nrow(mydf) %in% inds)


#    seq flag flag2
# 1    0    0     0
# 2    0    0     0
# 3    0    0     0
# 4    1    1     1
# 5    1    1     1
# 6    7    1     1
# 7    1    1     1
# 8    3    1     1
# 9    2    1     1
# 10   1    1     1
# 11   1    1     1
# 12   0    1     1
# 13   0    1     1
# 14   0    0     0
# 15   0    0     0
# 16   1    1     1
# 17   1    1     1
# 18   7    1     1
# 19   1    1     1
# 20   3    1     1
# 21   2    1     1
# 22   1    1     1
# 23   1    1     1
# 24   0    1     1
# 25   0    1     1
# 26   0    0     0
# 27   0    0     0
# 28   2    0     0

subseqs <- 
  sapply(seq(0, nrow(mydf) - length(match_seq)), 
         function(i) mydf$seq[i + seq_along(match_seq)])

is_start <- colMeans(subseqs == match_seq) == 1