R 如何根据列中特定的值序列在df中标记组

我有一个数据框，其中的id和value列如下所示，但我想根据id组根据value列中的值确定Status列

  
x <- data.frame(id = c(rep(1,10), rep(2,10), rep(3,10)),
                serial = rep(1:10,3),
                value = c(rep(1,4), rep(0,3), rep(1,3),
                          rep(1,4), rep(0,1), rep(-1,2), rep(1,3),
                          rep(c(1,0),5)),
                status = c(rep("Fluctuating", 10),
                           rep("Fluctuating", 10),
                           rep("Not fluctuating", 10)))

在这里，如果三个或更多的1后跟3个或更多（0或-1），再后跟3个或更多的1，则认为一个组是波动的。如果三个或三个以上的0-1s-0s、-1s-0s-1s等交替出现，也将被视为波动

想知道分配状态列的最佳方法是什么，最好使用

dplyr

谢谢

库（dplyr）
#图书馆（动物园）#
三分
分组依据（id）%>%
突变（status2=paste0（如果（三个（值））“”否则“不”，“波动”））%>%
解组（）%>%
打印（n=99）
##A tible:30 x 5
#id序列值状态状态2
#                             
#1.波动
#2.1波动
#3.1.3.1波动
#4.1.4.1波动
#5 1 5 0波动
#6.1.6.0波动
#7.1.7.0波动
#8.1.8.1波动
#9.1.9.1波动
#10 1 10 1波动
#11.2.1波动
#12.2.1波动
#13.2.3.1波动
#14 2 4 1波动
#15 2 5 0波动
#16 2 6-1波动
#17 2 7-1波动
#18 2 8 1波动
#19 2 9 1波动
#20 2 10 1波动
#21 3 1不波动不波动
#22 3 2 0不波动不波动
#23 3 1不波动不波动
#24 3 4 0不波动不波动
#25 3 5 1不波动不波动
#26 3 6 0不波动不波动
#27 3 7 1不波动不波动
#28 3 8 0不波动不波动
#29 3 9 1不波动不波动
#30 3 10 0不波动不波动

使用

rle

函数和

dplyr

库

x %>% 
  mutate(value_new = ifelse(value == -1, 0, value)) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(status = ifelse(all(rle(value_new)$lengths >= 3), "Fluctuating", "Not fluctuating")) %>% 
  select(-value_new) 

输出

# A tibble: 30 x 4
# Groups:   id [3]
      id serial value status         
   <dbl>  <int> <dbl> <chr>          
 1     1      1     1 Fluctuating    
 2     1      2     1 Fluctuating    
 3     1      3     1 Fluctuating    
 4     1      4     1 Fluctuating    
 5     1      5     0 Fluctuating    
 6     1      6     0 Fluctuating    
 7     1      7     0 Fluctuating    
 8     1      8     1 Fluctuating    
 9     1      9     1 Fluctuating    
10     1     10     1 Fluctuating    
11     2      1     1 Fluctuating    
12     2      2     1 Fluctuating    
13     2      3     1 Fluctuating    
14     2      4     1 Fluctuating    
15     2      5     0 Fluctuating    
16     2      6    -1 Fluctuating    
17     2      7    -1 Fluctuating    
18     2      8     1 Fluctuating    
19     2      9     1 Fluctuating    
20     2     10     1 Fluctuating    
21     3      1     1 Not fluctuating
22     3      2     0 Not fluctuating
23     3      3     1 Not fluctuating
24     3      4     0 Not fluctuating
25     3      5     1 Not fluctuating
26     3      6     0 Not fluctuating
27     3      7     1 Not fluctuating
28     3      8     0 Not fluctuating
29     3      9     1 Not fluctuating
30     3     10     0 Not fluctuating

#一个tible:30 x 4
#组别:id[3]
id序列值状态
1波动
2.1.1波动
3.1.3.1波动
4.1.4.1波动
5.1.5.0波动性
6160波动
7170波动
8.1.8.1波动
9.1.9.1波动
10 1 10 1波动
11.2.1波动
12.2.1波动
13.2.3.1波动性
14 2 4 1波动
15 2 5 0波动
16 2 6-1波动
17 2 7-1波动
18 2 8 1波动
19 2 9 1波动
20 2 10 1波动
21 3 1不波动
22 3 2 0不波动
23 3 1不波动
24340不波动
25 3 5 1不波动
26 3 6 0不波动
27 3 7 1不波动
28 3 8 0不波动
29 3 9 1不波动
30 3 10 0不波动

这将触发

“波动”

即使序列包含0s/1s/0s而不是1s/0s/1s。你是对的，我认为1和0的顺序并不重要，只要它们在3上至少是3“三个或更多的1s后面是3或更多（0s或-1s），然后是3或更多的1s。”我明白你假设的逻辑，但如果是这样的话，OP应该更新他们的问题。是的，我理解这一点。我推断可能有什么地方不对。我确实要求澄清。为这个不全面的例子道歉，澄清了这个问题。

波动的

序列应该总是从1开始，还是也可以从0开始，只要1和0交替至少3乘3？只要它们交替！

# A tibble: 30 x 4
# Groups:   id [3]
      id serial value status         
   <dbl>  <int> <dbl> <chr>          
 1     1      1     1 Fluctuating    
 2     1      2     1 Fluctuating    
 3     1      3     1 Fluctuating    
 4     1      4     1 Fluctuating    
 5     1      5     0 Fluctuating    
 6     1      6     0 Fluctuating    
 7     1      7     0 Fluctuating    
 8     1      8     1 Fluctuating    
 9     1      9     1 Fluctuating    
10     1     10     1 Fluctuating    
11     2      1     1 Fluctuating    
12     2      2     1 Fluctuating    
13     2      3     1 Fluctuating    
14     2      4     1 Fluctuating    
15     2      5     0 Fluctuating    
16     2      6    -1 Fluctuating    
17     2      7    -1 Fluctuating    
18     2      8     1 Fluctuating    
19     2      9     1 Fluctuating    
20     2     10     1 Fluctuating    
21     3      1     1 Not fluctuating
22     3      2     0 Not fluctuating
23     3      3     1 Not fluctuating
24     3      4     0 Not fluctuating
25     3      5     1 Not fluctuating
26     3      6     0 Not fluctuating
27     3      7     1 Not fluctuating
28     3      8     0 Not fluctuating
29     3      9     1 Not fluctuating
30     3     10     0 Not fluctuating