R语言沿着按因子分组的日期创建序列，但在日期重复时重复相同的序列

pkln4tw6 于 2023-01-06 发布在其他

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我有一张table，说...

df <- data.frame(
name = c('Jack', 'Jack', 'Jack', 'Jill', 'Jill', 'Jill', 'Jill'),
date = c('01-01-2023', '01-01-2023', '01-02-2023', '01-01-2023', '01-02-2023', '01-02-2023', '01-03-2023') )

杰克，2023年1月1日
杰克，2023年1月1日
杰克，2023年2月1日
吉尔，2023年1月1日
吉尔，2023年2月1日
吉尔，2023年2月1日
吉尔，2023年3月1日
我可以创建一个简单的日期序列：

df %\>%  
group_by(name) %\>%  
mutate(date_sequence = seq(1,n(),1)) %\>%  
ungroup()

要获得：
杰克，2023年1月1日，1
杰克，2023年1月1日，2
杰克，2023年2月1日，3
吉尔，2023年1月1日，1
吉尔，2023年2月1日，2
吉尔，2023年2月1日，3
吉尔，2023年3月1日，4
但我真正想要的是：
杰克，2023年1月1日，1
杰克，2023年1月1日，1
杰克，2023年1月2日，2
吉尔，2023年1月1日，1
吉尔，2023年2月1日，2
吉尔，2023年2月1日，2
吉尔，2023年3月1日，3
其中序列只在日期变化时增长，理想情况下是在日期上升时，但是IRL我已经对数据进行了排序。
我试过粘贴姓名和日期，然后按此分组;按姓名和日期分组;我绝望了，尝试了几种不同的组合嵌套分组和变异排序盲目;开始思考一系列的循环，然后决定来这里。

来源：https://stackoverflow.com/questions/75011773/creating-a-sequence-along-dates-grouped-by-a-factor-but-repeating-the-same-sequ

3条答案

按热度按时间

zi8p0yeb1#

我们可以改用match

library(dplyr)
df %>% 
   group_by(name) %>% 
   mutate(date_sequence = match(date, unique(date))) %>% 
   ungroup

输出

# A tibble: 7 × 3
  name  date       date_sequence
  <chr> <chr>              <int>
1 Jack  01-01-2023             1
2 Jack  01-01-2023             1
3 Jack  01-02-2023             2
4 Jill  01-01-2023             1
5 Jill  01-02-2023             2
6 Jill  01-02-2023             2
7 Jill  01-03-2023             3

赞(0）回复(0）举报 2023-01-06

dy2hfwbg2#

另一种方法是数据表中的rle.id：

df %>%
  group_by(name) %>%
  mutate(date_sequence = data.table::rleid(date))
#> # A tibble: 7 x 3
#> # Groups:   name [2]
#>   name  date       date_sequence
#>   <chr> <chr>              <int>
#> 1 Jack  01-01-2023             1
#> 2 Jack  01-01-2023             1
#> 3 Jack  01-02-2023             2
#> 4 Jill  01-01-2023             1
#> 5 Jill  01-02-2023             2
#> 6 Jill  01-02-2023             2
#> 7 Jill  01-03-2023             3

创建于2023年1月4日，使用reprex v2.0.2

赞(0）回复(0）举报 2023-01-06

ohtdti5x3#

我记得我以前遇到过这个问题，在格式化这个问题的时候，我发现了一个旧的代码块。我决定把它放在那里，a）对我花了多长时间来格式化这个问题感觉更好，b）也许可以帮助别人。

df %>%
  group_by(name) %>%
  mutate(entry_seq = cumsum(date != lag(date, default = first(date))) + 1)

效果很好。但我还是想看看其他的方法，如果人们有的话。
为我最初的文章中的斜线表示歉意。我没有意识到它们是在我乱改格式的时候加上去的。

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