0 
               id time bord    sex pbirth
              132 1255    1 Female     17
              132 1288    0      0     33
              172  985    1 Female     24
              172 1016    2 Female     31
              172 1054    3   Male     38
              172 1288    0      0    234

しかし、このデータを見つけたいです。性別を条件付けして、2 つの新しい変数を追加したいところ。性別が女性と等しい場合は次の行nfemale=1に、性別が男性と等しい場合は次の行にnmale=1。データをIDで分割します。

               id time bord    sex pbirth nfemale nmale
              132 1255    1 Female     17   0       0
              132 1288    0      0     33   1       0
              172  985    1 Female     24   0       0
              172 1016    2 Female     31   1       0
              172 1054    3   Male     38   2       0
              172 1288    0      0    234   2       1

Rコードで。ここでsex=0、 は欠損値/観測なし、nfemale=いいえを意味します。この時点より前の女性の数および nmale＝Ｎｏ．この時点までの女性の

4

3 に答える 3

4

パッケージの機能ddplyを使用できます。あなたのデータフレームの名前であるplyrと仮定します：dat

library(plyr)
ddply(dat, .(id), transform,
      nFemale = c(0, head(cumsum(sex == "Female"), -1)),
      nMale = c(0, head(cumsum(sex == "Male"), -1)))

   id time bord    sex pbirth nFemale nMale
1 132 1255    1 Female     17       0     0
2 132 1288    0      0     33       1     0
3 172  985    1 Female     24       0     0
4 172 1016    2 Female     31       1     0
5 172 1054    3   Male     38       2     0
6 172 1288    0      0    234       2     1
于 2013-02-11T08:30:55.457 に答える
3

ここに戻ってきて、私の解決策は悪臭を放ちますが、とにかくそれを投げます (いい仕事 DWin):

L1 <- split(dat, dat$id)
do.call(rbind.data.frame, lapply(L1, function(x){
    x[, "nfemale"] <- c(0, head(cumsum(x[, "sex"] == "Female"), -1))
    x[, "nmale"] <- c(0, head(cumsum(x[, "sex"] == "Male"), -1))
    x
}))
于 2013-02-11T08:34:49.117 に答える
3 
 dat$nfemale <- cumsum( c(0, dat$sex[1:(nrow(dat)-1)] =="Female"))
 dat$nmale <- cumsum( c(0, dat$sex[1:(nrow(dat)-1)] =="Male"))
 dat
#-----
   id time bord    sex pbirth nfemale nmale
1 132 1255    1 Female     17       0     0
2 132 1288    0      0     33       1     0
3 172  985    1 Female     24       1     0
4 172 1016    2 Female     31       2     0
5 172 1054    3   Male     38       3     0
6 172 1288    0      0    234       3     1

セクションではなく、例でのみ明らかなカテゴリ内でそれを行う：

temp <- do.call(rbind, by(dat, dat$id, 
    function(d) data.frame(nfemale=cumsum( c(0, d$sex[1:(nrow(d)-1)] =="Female")), 
                           nmale=cumsum( c(0, d$sex[1:(nrow(d)-1)] =="Male")) ) ) )
      nfemale nmale
132.1       0     0
132.2       1     0
172.1       0     0
172.2       1     0
172.3       2     0
172.4       2     1

cbind(dat, temp)
于 2013-02-11T08:33:06.180 に答える