在R中条件匹配时字符变量的运行计数

我有一个dataframe，其中前两列是可以选择的选项，第三列记录了选择。我正在尝试为之前选择的内容与第一列选项匹配时添加运行计数

示例数据帧：

df<-data.frame(box.1=c("A","A","B","C","A","B","A"),
                  box.2=c("B","B","A","A","C","C","C"),
                  selection=c("A","B","B","A","C","B","A"))

resulting_df<-data.frame(box.1=c("A","A","B","C","A","B","A"),
                         box.2=c("B","B","A","A","C","C","C"),
                         selection=c("A","B","B","A","C","B","A"),
                         running.count.box.1=c(0,1,0,0,1,1,1))

上述代码不返回实际运行计数，将

group_by

更改为

selection

或两者的组合也没有达到预期的结果

不建议在中汇总数据，因为数据框将与对其执行类似操作的其他数据框合并，因此应保持相同的框架

是否有办法使用

dplyr

在这种情况下添加运行计数

谢谢

编辑：输入错误。

库（dplyr）
library(dplyr)
df %>%
    group_by(box.a) %>%
    mutate(count = pmax(0, lag(cumsum(selection == box.a)), na.rm = TRUE)) %>%
    ungroup()
## A tibble: 7 x 4
#  box.a box.b selection count
#  <fct> <fct> <fct>     <dbl>
#1 A     B     A             0
#2 A     B     B             1
#3 B     A     B             0
#4 C     A     A             0
#5 A     C     C             1
#6 B     C     B             1
#7 A     C     A             1

df%>%
分组依据（方框a）%>%
突变（计数=pmax（0，滞后（总和（选择==box.a）），na.rm=TRUE））%>%
解组（）
##一个tibble:7x4
#box.a box.b选择计数
#         
#1 A B A 0
#2 A B B 1
#3BA0
#4 C A 0
#5 A C 1
#6b1
#7 A C A 1

我仍然不清楚您的跑步计数列背后的逻辑。你能试着澄清一下如何计算运行计数吗？如果我们按

box.a

分组，我希望根据您所描述的内容在您的跑步计数中看到一个值2，但您期望的结果并非如此。逻辑是什么？^，我也不清楚。关于“选择之前与第一列选项匹配的时间”的含义，您能补充更多的解释吗？@Mako212想法是运行计数是

box1

中的选项之前被选择的次数。因此，在第一行的

框中。1

具有选项

A

并且选择了

A

，运行计数为

0

，因为在第二行框中没有以前的数据。1具有选项

A

，而在该行中未选择它，因此在这种情况下，运行计数为

1

。将修复

框.a

和

框.1

打字错误，对此表示抱歉。

library(dplyr)
df %>%
    group_by(box.a) %>%
    mutate(count = pmax(0, lag(cumsum(selection == box.a)), na.rm = TRUE)) %>%
    ungroup()
## A tibble: 7 x 4
#  box.a box.b selection count
#  <fct> <fct> <fct>     <dbl>
#1 A     B     A             0
#2 A     B     B             1
#3 B     A     B             0
#4 C     A     A             0
#5 A     C     C             1
#6 B     C     B             1
#7 A     C     A             1

transform(df,run = c(0,sapply(2:nrow(df),function(x)box.a[x]%in%box.a[1:(x-1)])))

  box.a box.b selection run
1     A     B         A   0
2     A     B         B   1
3     B     A         B   0
4     C     A         A   0
5     A     C         C   1
6     B     C         B   1
7     A     C         A   1