1

我有这个纵向数据的例子。我需要根据之前发生的情况估算 0、999 或 -1 值。

ID = c(1,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6) 
Oxy = c(0, 999, 1, 999, 999, 0, 0, 999, 999, 0, 0, -1, 0, 999, 1, 1, -1, 1, 999, -1, 0, -1, 1,0, 999, 0) 
Y = c(2010,2011,2012,2013,2014,2011,2012,2013,2010,2011,2012,2010,2011,
      2012,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017, 2018,2019,2020, 2021) 
Oxy2 = c(0, 999, 1, 1, 1, 0, 0, 999, 999, 0, 0, -1, 0, 999, 1, 1, 1, 1, 999, -1, 0, -1, 1, 1,1,1) 
df = data.frame(ID, Oxy, Y, Oxy2)

基本上，我想从 Oxy 获得 Oxy2。当 Oxy 的先前值为 0 或 -1 时，我需要保留 999，并在第一个 1 出现之后替换所有其他内容，考虑到组 ID 随着时间的推移。

ID Oxy    Y Oxy2
  1   0 2010    0
  1 999 2011  999
  1   1 2012    1
  1 999 2013    1
  1 999 2014    1
  2   0 2011    0
  2   0 2012    0
  2 999 2013  999
  3 999 2010  999
  3   0 2011    0
  3   0 2012    0
  4  -1 2010   -1
  4   0 2011    0
  4 999 2012  999
  5   1 2010    1
  5   1 2011    1
  5  -1 2012    1
  5   1 2013    1
  6 999 2014  999
  6  -1 2015   -1
  6   0 2016    0
  6  -1 2017   -1
  6   1 2018    1
  6   0 2019    1
  6 999 2020    1
  6   0 2021    1

谢谢你的建议。

4

1 回答 1

1

您可以使用cumsum(Oxy == 1) >= 1来识别前 1 之后的行：

df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(OxyFilled = ifelse(cumsum(Oxy == 1) >= 1, 1, Oxy))

输出：

# A tibble: 25 x 5
# Groups:   ID [6]
      ID   Oxy     Y  Oxy2 OxyFilled
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl>
 1     1     0  2010     0         0
 2     1   999  2011   999       999
 3     1     1  2012     1         1
 4     1   999  2013     1         1
 5     1   999  2014     1         1
 6     2     0  2011     0         0
 7     2     0  2012     0         0
 8     2   999  2013   999       999
 9     3   999  2010   999       999
10     3     0  2011     0         0
# … with 15 more rows
于 2019-12-10T21:53:41.417 回答