如果行符合条件，则在 R 中为 TRUE 否则为 FALSE


If row meets criteria, then TRUE else FALSE in R

我有如下嵌套数据：

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ID  Date Behavior
1   1    FALSE
1   2    FALSE
1   3    TRUE
2   3    FALSE
2   5    FALSE
2   6    TRUE
2   7    FALSE
3   1    FALSE
3   2    TRUE

我想创建一个名为 counter 的列，其中对于每个唯一的 ID，计数器将一个添加到下一行，直到 Behavior = TRUE

我期待这个结果：

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ID  Date Behavior counter
1   1    FALSE    1
1   2    FALSE    2
1   3    TRUE     3
2   3    FALSE    1
2   5    FALSE    2
2   6    TRUE     3
2   7    FALSE    
3   1    FALSE    1
3   2    TRUE     2

最后，我想提取每个唯一 ID 发生观察的最小值 counter。但是，我在为当前的 counter 问题开发解决方案时遇到了麻烦。

非常感谢任何和所有的帮助！

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I'd like to create a counter within each array of unique IDs and from there, ultimately pull the row level info - the question is how long on average does it take to reach a TRUE

我感觉这里可能存在 XY 问题。您可以直接回答后一个问题，如下所示：

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> library(plyr)
> mean(daply(d, .(ID), function(grp)min(which(grp$Behavior))))
[1] 2.666667

(其中 d 是您的数据框。)

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do.call(rbind, by(df, list(df$ID), function(x) {n = nrow(x); data.frame(x, Counter = c(1:(m<-which(x$Behavior)), rep(NA, n-m)))}))

     ID  Date Behavior Counter
1.1  1    1    FALSE       1
1.2  1    2    FALSE       2
1.3  1    3     TRUE       3
2.4  2    3    FALSE       1
2.5  2    5    FALSE       2
2.6  2    6     TRUE       3
2.7  2    7    FALSE      NA
3.8  3    1    FALSE       1
3.9  3    2     TRUE       2

df = read.table(text ="ID  Date Behavior
                1   1    FALSE
                1   2    FALSE
                1   3    TRUE
                2   3    FALSE
                2   5    FALSE
                2   6    TRUE
                2   7    FALSE
                3   1    FALSE
                3   2    TRUE", header = T)
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这里是一个 dplyr 解决方案，它为每个 ID 中的每个 TRUE 找到行号：

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library(dplyr)
newdf <- yourdataframe %>%
           group_by(ID) %>%
           summarise(
             ftrue = which(Behavior))
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