次のようなデータフレームがあります。
_> df = data.frame(group = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3),
date = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),
value = c(3,4,3,4,5,6,6,4,9))
> df
group date value
1 1 1 3
2 1 2 4
3 1 3 3
4 2 4 4
5 2 5 5
6 2 6 6
7 3 7 6
8 3 8 4
9 3 9 9
_
値列の値「4」に関連付けられているグループごとの日付値を含む新しい列を作成します。
次のデータフレームは、私が達成したいことを示しています。
_ group date value newValue
1 1 1 3 2
2 1 2 4 2
3 1 3 3 2
4 2 4 4 4
5 2 5 5 4
6 2 6 6 4
7 3 7 6 8
8 3 8 4 8
9 3 9 9 8
_
ご覧のとおり、グループ1にはnewValue
"2"があります。これは、値 "4"に関連付けられている日付であるためです。同様に、グループ2にはnewValue
4があり、グループ3にはnewValue
8があります。
ave()
またはdplyr
/_data.table
_関数の範囲を使用してこれを行う簡単な方法があると思いますが、多くの試みで失敗しました。
こちらが簡単ですdata.table
1
library(data.table)
setDT(df)[, newValue := date[value == 4L], by = group]
df
# group date value newValue
# 1: 1 1 3 2
# 2: 1 2 4 2
# 3: 1 3 3 2
# 4: 2 4 4 4
# 5: 2 5 5 4
# 6: 2 6 6 4
# 7: 3 7 6 8
# 8: 3 8 4 8
# 9: 3 9 9 8
これは類似のdplyr
バージョンです
library(dplyr)
df %>%
group_by(group) %>%
mutate(newValue = date[value == 4L])
または、データのフィルタリング後にmerge
を使用したベースRソリューションの可能性があります(後で名前を変更する必要があります)
merge(df, df[df$value == 4, c("group", "date")], by = "group")
これはベースRオプションです
df$newValue = rep(df$date[which(df$value == 4)], table(df$group))
lapply
を使用した別の代替方法
do.call(rbind, lapply(split(df, df$group),
function(x){x$newValue = rep(x$date[which(x$value == 4)],
each = length(x$group)); x}))
# group date value newValue
#1.1 1 1 3 2
#1.2 1 2 4 2
#1.3 1 3 3 2
#2.4 2 4 4 4
#2.5 2 5 5 4
#2.6 2 6 6 4
#3.7 3 7 6 8
#3.8 3 8 4 8
#3.9 3 9 9 8
もう1つbase R
道:
df$newValue <- ave(`names<-`(df$value==4,df$date), df$group, FUN=function(x) as.numeric(names(x)[x]))
df
group date value newValue
1 1 1 3 2
2 1 2 4 2
3 1 3 3 2
4 2 4 4 4
5 2 5 5 4
6 2 6 6 4
7 3 7 6 8
8 3 8 4 8
9 3 9 9 8
10 3 11 7 8
可変長グループのテストを使用しました。 date
列を、4に等しいvalue
の論理インデックスの名前として割り当てました。次に、グループごとに値を識別します。
データ
df = data.frame(group = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,3),
date = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,11),
value = c(3,4,3,4,5,6,6,4,9,7))