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r - 有条件地替换R中前几行中的值

问题描述

我想根据其他列中的值替换前一行中的值。

这是我在各种活动中花费的分钟/天的数据示例。

activity <- c("car","soccer","eat","drink")
category <- c("travel","sport","eat/drink","eat/drink")
duration <- c(75,15,10,160)
df <- data.frame(activity, category,duration)

   activity  category duration
1      car    travel       75
2   soccer     sport       15
3      eat eat/drink       10
4    drink eat/drink      160

如果在任何一行中，“drink”的持续时间 > 5 分钟（与第 4 行一样），我想将该行中的“duration”替换为 5 分钟，并将剩余时间（在本例中为 155 分钟）添加到前一行中的“持续时间”值，除非前一行将“吃/喝”作为其“类别”，在这种情况下，我想将剩余时间添加到前一行之前的行的“持续时间”......

在上面的示例中，我将在第 2 行的“持续时间”中添加 155 分钟。但是，如果第 2 行也将“吃/喝”作为其“类别”，我想将 155 分钟添加到前一行（行1）。

谢谢你的帮助！

到目前为止，我已经尝试过：

df$duration[-nrow(df)] <- ifelse(df$activity[-1]=="drink" & df$duration[-1] > 5, 
                               df$duration + c(df$duration[-1]-5, 0),
                               df$duration)

这将 155 分钟添加到前一行，并给了我这个：

    activity  category duration
1      car    travel       75
2   soccer     sport       15
3      eat eat/drink      165
4    drink eat/drink      160

然后我简单地将第 4 行中的持续时间替换为 5 分钟，就像这样。

df$duration <- ifelse(df$activity =="drink" & df$duration >5,
                      5,
                      df$duration)

这给了我这个...

   activity  category duration
1      car    travel       75
2   soccer     sport       15
3      eat eat/drink      165
4    drink eat/drink        5

但我不知道如何将 155 分钟移到前一行（第 2 行），条件是它没有“吃/喝”作为类别。在那种情况下，我想将它移到之前的行，等等......

标签： rif-statementreplaceconditional

解决方案

这是一个答案，但不幸的是，我没有设法进行模糊连接，暗示左侧一列，右侧两列。所以在某个时刻（合并时）有一个笛卡尔积。你的结果是'df6'，变量'duration2'。

activity <- c("car","soccer","eat","drink","car","drink","car","drink")
category <- c("travel","sport","eat/drink","eat/drink","travel","eat/drink","travel","eat/drink")
duration <- c(75,15,10,160,100,50,200,60)
df <- data.frame(activity, category,duration)

df$row<-1:nrow(df)

df1<-df[(activity=="drink")&(duration>5),]
df1$time<-df1$duration-5

library(dplyr)
df2<- df1
df2$row1<-lag(df2$row)
df2<-rename(df2,row2=row)

df$key <-1
df2$key <-1
df3 <- merge(df,df2,by="key") %>% filter(((is.na(row1)&(row<row2)|(row>row1)&(row<row2)))&(category.x!="eat/drink"))
df4 <- df3 %>% group_by(row1) %>% 
    summarize(row=last(row),time=last(time)) %>% select(row,time)
df5 <-      df %>% left_join(df4,by="row") %>% 
    mutate(duration2=ifelse(is.na(time),duration,duration+time)) %>%
    select(activity,category,duration,duration2,row)
df2 <- select(df2,row2,time)
df6 <- df5 %>% left_join(df2,by=c("row" = "row2")) %>% 
    mutate(duration2=ifelse(is.na(time),duration2,duration-time)) %>% 
    select(-time)
df6
#  activity  category duration duration2 row
#1      car    travel       75        75   1
#2   soccer     sport       15       170   2
#3      eat eat/drink       10        10   3
#4    drink eat/drink      160         5   4
#5      car    travel      100       145   5
#6    drink eat/drink       50         5   6
#7      car    travel      200       255   7
#8    drink eat/drink       60         5   8

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