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私はこのようなデータセットを持っています

id  name    year    job    job2
1   Jane    1980    Worker  0
1   Jane    1981    Manager 1
1   Jane    1982    Manager 1
1   Jane    1983    Manager 1
1   Jane    1984    Manager 1
1   Jane    1985    Manager 1
1   Jane    1986    Boss    0
1   Jane    1987    Boss    0
2   Bob     1985    Worker  0
2   Bob     1986    Worker  0
2   Bob     1987    Manager 1
2   Bob     1988    Boss    0
2   Bob     1989    Boss    0
2   Bob     1990    Boss    0
2   Bob     1991    Boss    0
2   Bob     1992    Boss    0

ここで、はその年にjob2人であったかどうかを示すダミー変数ですManager。このデータ セットに対して 2 つのことを行います。1 つ目は、その人物がBoss初めてになったときの行のみを保持することです。Manager第二に、ある人が として働いた累積年数を確認し、この情報を変数 に保存したいと考えていますcumu_job2。したがって、私は持っていたい：

id  name    year    job    job2 cumu_job2
1   Jane    1980    Worker  0   0
1   Jane    1981    Manager 1   1
1   Jane    1982    Manager 1   2
1   Jane    1983    Manager 1   3
1   Jane    1984    Manager 1   4
1   Jane    1985    Manager 1   5
1   Jane    1986    Boss    0   0
2   Bob     1985    Worker  0   0
2   Bob     1986    Worker  0   0
2   Bob     1987    Manager 1   1
2   Bob     1988    Boss    0   0

例を変更し、Worker の位置を含めました。これは、元のデータ セットでやりたいことをより反映しているためです。このスレッドの回答は、データ セットにマネージャーとボスしかいない場合にのみ機能します。そのため、これを機能させるための提案は素晴らしいものです。これからもよろしくお願いします！！

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withinと を使用した基本的なソリューションを次に示しaveます。DF入力があり、データが質問のようにソートされていると仮定します。

DF2 <- within(DF, {
    seq = ave(id, id, job, FUN = seq_along)
    job2 = (job == "Manager") + 0
    cumu_job2 = ave(job2, id, job, FUN = cumsum)
})
subset(DF2, job != 'Boss' | seq == 1, select = - seq)

リビジョン: を使用するようになりwithinました。

于 2014-02-05T14:17:28.507 に答える
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あなたが提示したようにデータをソートする必要がありますが、これはあなたが望むことだと思います。

my.df <- read.table(text = '
id  name    year    job    job2
1   Jane    1980    Worker  0
1   Jane    1981    Manager 1
1   Jane    1982    Manager 1
1   Jane    1983    Manager 1
1   Jane    1984    Manager 1
1   Jane    1985    Manager 1
1   Jane    1986    Boss    0
1   Jane    1987    Boss    0
2   Bob     1985    Worker  0
2   Bob     1986    Worker  0
2   Bob     1987    Manager 1
2   Bob     1988    Boss    0
2   Bob     1989    Boss    0
2   Bob     1990    Boss    0
2   Bob     1991    Boss    0
2   Bob     1992    Boss    0
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

my.seq <- data.frame(rle(my.df$job)$lengths)

my.df$cumu_job2 <- as.vector(unlist(apply(my.seq, 1, function(x) seq(1,x))))

my.df2 <- my.df[!(my.df$job=='Boss' & my.df$cumu_job2 != 1),]
my.df2$cumu_job2[my.df2$job != 'Manager'] <- 0

   id name year     job job2 cumu_job2
1   1 Jane 1980  Worker    0         0
2   1 Jane 1981 Manager    1         1
3   1 Jane 1982 Manager    1         2
4   1 Jane 1983 Manager    1         3
5   1 Jane 1984 Manager    1         4
6   1 Jane 1985 Manager    1         5
7   1 Jane 1986    Boss    0         0
9   2  Bob 1985  Worker    0         0
10  2  Bob 1986  Worker    0         0
11  2  Bob 1987 Manager    1         1
12  2  Bob 1988    Boss    0         0
于 2014-02-05T14:08:45.043 に答える