R 查找包含多个组的最后一行

在上面的代码片段中，我想从其他列创建列

value

id

是一个对话，

msgId

是每个对话中的消息

| id | msgid | source | value |
|----|-------|--------|-------|
| 1  | 1     | B      | 0     |
| 1  | 2     | A      | 1     |
| 1  | 3     | B      | 0     |
| 2  | 1     | B      | 0     |
| 2  | 2     | A      | 0     |
| 2  | 3     | A      | 1     |
| 2  | 4     | B      | 0     |

我希望识别来自

source=A

的最后一条消息的行号

我试图解决它。然而，我只能识别对话中的最后一行

| id | msgid | source | value |
|----|-------|--------|-------|
| 1  | 1     | B      | 0     |
| 1  | 2     | A      | 1     |
| 1  | 3     | B      | 0     |
| 2  | 1     | B      | 0     |
| 2  | 2     | A      | 0     |
| 2  | 3     | A      | 1     |
| 2  | 4     | B      | 0     |

last_值%group_by（id）%%>%
切片（哪个.max（msgid））%>%
解组%>%
变异（值=cumsum（msgid））
dat$final_val我想出了以下解决方案

last_values <- dat %>% group_by(id) %>% 
   slice(which.max(msgid)) %>%
   ungroup %>%
   mutate(value = cumsum(msgid))

dat$final_val <- 0    
dat[last_values$value,5] <- 1

库（tidyverse）
#首先，我们创建dataframe，因为问题中没有提供它
df%
#按id和源进行分组
分组依据（id，来源）%>%
变异(
#创建一个新列
value=max（msgid）==msgid&source==A，
#将新列转换为整数
value=as.integer（值）
)

输出：

library(tidyverse)

# first we create the dataframe as it wasn't supplied in the question
df <- tibble(
  id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2),
  msgid = c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 4),
  source = c("B", "A", "B", "B", "A", "A", "B")
)

df %>% 
  # group by both id and source
  group_by(id, source) %>% 
  mutate(
    # create a new column 
    value = max(msgid) == msgid & source == "A",
    # convert the new column to integers
    value = as.integer(value)
  )

#一个tible:7 x 4
#组：id，来源[4]
id msgid源值
1 B 0
2 1 2 A 1
3113B0
4 2 1 B 0
52A20
6 2 3 A 1
724B0
我们可以通过

# A tibble: 7 x 4
# Groups:   id, source [4]
     id msgid source value
  <dbl> <dbl>  <chr> <int>
1     1     1      B     0
2     1     2      A     1
3     1     3      B     0
4     2     1      B     0
5     2     2      A     0
6     2     3      A     1
7     2     4      B     0

dat%>%
分组依据（id）%>%
mutate（value1=as.integer（source==“A”&！duplicated（source==“A”，fromLast=TRUE）））
#一个tibble:7x5
#组别:id[2]
#id msgid源值值1
#        
#111B00
#211211
#3113B00
#42B1B0
#52A2A0
#623a11
#724B0
另一个dplyr解决方案：

dat %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(value1 = as.integer(source == "A" & !duplicated(source == "A", fromLast = TRUE)))
# A tibble: 7 x 5
# Groups: id [2]
#     id msgid source value value1
#  <int> <int> <chr>  <int>  <int>
#1     1     1 B          0      0
#2     1     2 A          1      1
#3     1     3 B          0      0
#4     2     1 B          0      0
#5     2     2 A          0      0
#6     2     3 A          1      1
#7     2     4 B          0      0

库（dplyr）
#创建数据
df%#按id和来源分组
mutate（value=as.integer（ifelse（（row_number（）==n（））&source==“A”，1，0）））#如果是组的最后一次出现且源为“A”，则写入1
>df
#一个tibble:7x4
#组：id，来源[4]
id msgid源值
1 B 0
2 1 2 A 1
3113B0
4 2 1 B 0
52A20
6 2 3 A 1
724B0
我使用索引标记查找
A
的最终位置，并检查该数字是否与行号匹配，以便将
1
分配给
值

library(dplyr)

# create data
df <- data.frame(
  id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2),
  msgid = c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 4),
  source = c("B", "A", "B", "B", "A", "A", "B")
)

df <- df %>% 
  group_by(id, source) %>% # group by id and source
  mutate(value = as.integer(ifelse((row_number() == n()) & source == "A", 1, 0))) # write 1 if it's the last occurence of a group and the source is "A"

> df
# A tibble: 7 x 4
# Groups:   id, source [4]
     id msgid source value
  <dbl> <dbl> <fctr> <dbl>
1     1     1      B     0
2     1     2      A     1
3     1     3      B     0
4     2     1      B     0
5     2     2      A     0
6     2     3      A     1
7     2     4      B     0

库（dplyr）
多年筹资框架%
mutate（value=if_else（last）（grep（source，pattern=“A”））==row_number（），
1, 0)
id msgid源值
1.00 1.00 B 0
2 1.00 2.00 A 1.00
3 1.00 3.00 B 0
4 2.00 1.00 B 0
5 2.00 2.00 A 0
6 2.00 3.00 A 1.00
7.2.00 4.00 B 0