如何识别第一次出现元素的行？
如何识别第一次出现元素的行？
提问于 2018-09-25 15:19:20
我有以下的学生记录的数据框架。我想要的是找出那些在2014年第一次参加某项目的学生，当时他们还在九年级。
names.first<-c('a','a','b','b','c','d')
names.last<-c('c','c','z','z','f','h')
year<-c(2014,2013,2014,2015,2015,2014)
grade<-c(9,8,9,10,10,10)
df<-data.frame(names.first,names.last,year,grade)
df为了做到这一点，我使用了以下声明:我希望学生们在year==2014和他们的grade ==9.程序中
df$first.cohort<-ifelse(df$year==2014 & df$grade==9,1,0)
df
names.first names.last year grade first.cohort
1 a c 2014 9 1
2 a c 2013 8 0
3 b z 2014 9 1
4 b z 2015 10 0
5 c f 2015 10 0
6 d h 2014 10 0然而，正如你所注意到的，这将包括2014年没有参加该项目的学生，比如2013年开始学习的学生a。我如何创建一个ifelse语句，其中我只捕捉到在9年级的学生，并在2014年第一次启动了该项目，使df看起来像
names.first names.last year grade first.cohort
1 a c 2014 9 0
2 a c 2013 8 0
3 b z 2014 9 1
4 b z 2015 10 0
5 c f 2015 10 0
6 d h 2014 10 0回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-09-25 15:21:32
我们可以在“名称”和“arrange”之后使用arrange创建逻辑表达式。
library(dplyr)
df %>%
arrange(names, year) %>%
group_by(names) %>%
mutate(first.cohort = as.integer(grade == 9 & first(year) == 2014))
# A tibble: 6 x 4
# Groups: names [4]
# names year grade first.cohort
# <fct> <dbl> <dbl> <int>
#1 a 2013 8 0
#2 a 2014 9 0
#3 b 2014 9 1
#4 b 2015 10 0
#5 c 2015 10 0
#6 d 2014 10 0为了保持与输入数据集中相同的顺序，我们可以先创建一个序列列，然后在mutate之后对该列执行mutate。
df %>%
mutate(rn = row_number()) %>%
arrange(names, year) %>%
group_by(names) %>%
mutate(first.cohort = as.integer(grade == 9 & first(year) == 2014)) %>%
ungroup %>%
arrange(rn) %>%
select(-rn)或者在data.table中使用相同的逻辑，这具有保持与输入数据集中相同顺序的额外优势。
library(data.table)
setDT(df)[order(names, year), first.cohort := as.integer(grade == 9 &
first(year) == 2014), names]更新
在OP文章中的新示例中，我们按两个“name”列进行分组
df %>%
arrange(names.first, names.last, year) %>%
group_by(names.first, names.last) %>%
mutate(first.cohort = as.integer(grade == 9 & first(year) == 2014))
# A tibble: 6 x 5
# Groups: names.first, names.last [4]
# names.first names.last year grade first.cohort
# <fct> <fct> <dbl> <dbl> <int>
#1 a c 2013 8 0
#2 a c 2014 9 0
#3 b z 2014 9 1
#4 b z 2015 10 0
#5 c f 2015 10 0
#6 d h 2014 10 0Stack Overflow用户
发布于 2018-09-25 15:27:47
使用dplyr
library(dplyr)
df%>%group_by(names)%>%dplyr::mutate(Fc=as.numeric((year==2014&grade==9)&(min(year)==2014)))
# A tibble: 6 x 4
# Groups: names [4]
names year grade Fc
<fctr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 a 2014 9 0
2 a 2013 8 0
3 b 2014 9 1
4 b 2015 10 0
5 c 2015 10 0
6 d 2014 10 0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52501620
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