4

私は非常に単純なデータセットを持っています: 

ID    Value     Time  
1    censored    1  
1    censored    2  
1   uncensored   3  
1   uncensored   4  
1    censored    5  
1    censored    6  
2    censored    1  
2   uncensored   2   
2   uncensored   3  
2   uncensored   4  
2    censored    5

最初のオカレンスを保持したいし、次の最初のオカレンスuncensoredを保持したい。例えば： censoreduncensored

ID   Value       Time
1    uncensored   3  
1    censored     5  
2    uncensored   2  
2    censored     5

誰もが最初の検閲日を時刻 5 に持っているわけではありません。これは単なる例です。
Valueはバイナリ変数です。1 は検閲済み、0 は無検閲ですが、ラベルを付けました。

4

6 に答える 6

4

ここに別の可能なdata.table解決策があります

library(data.table)
setDT(df1)[, list(Value = c("uncensored", "censored"), 
                  Time =  c(Time[match("uncensored", Value)],
                          Time[(.N - match("uncensored", rev(Value))) + 2L])),
                  by = ID]
#    ID      Value Time
# 1:  1 uncensored    3
# 2:  1   censored    5
# 3:  2 uncensored    2
# 4:  2   censored    5

または同様に、which代わりに使用するmatch

setDT(df1)[, list(Value = c("uncensored", "censored"), 
                  Time =  c(Time[which(Value == "uncensored")[1L]],
                          Time[(.N - which(rev(Value) == "uncensored")[1L]) + 2L])),
                  by = ID]
于 2015-06-22T09:16:23.917 に答える
4

これは、標準の分割適用結合戦略で行うことができます。

do.call(rbind, lapply(split(d, d$ID), function(x) {
    u1 <- which(x$Value == "uncensored")[1]
    c1 <- which((x$Value == "censored") & seq_along(x$Value) > u1)[1]
    return(x[c(u1, c1),])
}))

結果：

     ID      Value Time
1.3   1 uncensored    3
1.5   1   censored    5
2.8   2 uncensored    2
2.11  2   censored    5
于 2015-06-22T09:13:41.780 に答える
2

試す

library(data.table)
indx <- setDT(df1)[, gr:= rleid(Value), ID
][, c(.I[Value=='uncensored'][1L], .I[Value=='censored' & gr>1][1L]) , ID]$V1
df1[indx][,gr:=NULL]
#   ID      Value Time
#1:  1 uncensored    3
#2:  1   censored    5
#3:  2 uncensored    2
#4:  2   censored    5

または、@Thomas の投稿と同様のアイデアを使用する

indx <-   setDT(df1)[, {
            i1 <-.I[Value=='uncensored'][1L]
            i2=.I[Value=='censored']
            list(c(i1,i2[i2>i1][1L]))   }, ID]$V1
df1[indx]
#    ID      Value Time
#1:  1 uncensored    3
#2:  1   censored    5
#3:  2 uncensored    2
#4:  2   censored    5

または使用してdplyr

library(dplyr)
df1 %>%
   group_by(ID) %>%
   slice(which(Value=='uncensored')[1L]:n()) %>% 
   slice(match(c('uncensored', 'censored'), Value))
#    ID      Value Time
#1  1 uncensored    3
#2  1   censored    5
#3  2 uncensored    2
#4  2   censored    5
于 2015-06-22T09:10:08.293 に答える
0

試す

result=c()
for(i in unique(df$ID)){
  subdf = df[which(df$ID) == i), ]
  idx = min(which(subdf$Value == 0))
  result = rbind(result, subdf[idx, ])
  idx = min(which(subdf$Value[-(1:idx)] == 1))
  result = rbind(result, subdf[idx, ])
}

必要な観測が常に存在すると仮定します。

于 2015-06-22T09:12:49.467 に答える
0

特定の列に対して慣性を示す行を識別したい場合はいつでも、以下を適用できます (複数のレベルを持つカテゴリ列または数値列であっても)。

df <- read.table("clipboard")
a <- c(TRUE)
for (i in 1:(nrow(df)-1))
{
  a <- c(a,duplicated(df[i:(i+1),2])[2])
}
df[!a,]
于 2015-06-22T09:28:47.540 に答える