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r - 根据列值和条件按组对行进行聚类

问题描述

几天前，我打开了这个帖子：

根据列值按组对行进行聚类

我们在其中得到了这个结果：

df <- data.frame(ID = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 1, 1,1,1,1,1),
      Obs1 = c(1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1),
      Control = c(0,3,3,1,12,1,1,1,36,13,1,1,2,24,2,2,48),
      ClusterObs1 = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5))

和：

df <- df %>% 
group_by(ID) %>% 
mutate_at(vars(Obs1), 
        funs(ClusterObs1= with(rle(.), rep(cumsum(values == 1), lengths))))

现在我必须进行一些修改：

如果 'Control' 的值高于 12 并且实际的 'Obs1' 值等于 1 和之前的 'Obs1' 值，则 'DesiredResultClusterObs1' 值应该加上 +1

df <- data.frame(ID = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 1, 1,1,1,1,1),
      Obs1 = c(1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1),
      Control = c(0,3,3,1,12,1,1,1,36,13,1,1,2,24,2,2,48),
      ClusterObs1 = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5),
      DesiredResultClusterObs1 = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 7))

我考虑过添加 if_else 条件，但没有成功，有什么想法吗？

编辑：许多列会怎么样？

标签： rcluster-computinglag

解决方案

这似乎有效：

df %>%
  mutate(DesiredResultClusterOrbs1 = with(rle(Control > 12 & Obs1 == 1 & lag(Obs1) == 1),
                                              rep(cumsum(values == 1), lengths)) + ClusterObs1)

   ID Obs1 Control ClusterObs1 DesiredResultClusterOrbs1
1   1    1       0           1                         1
2   1    1       3           1                         1
3   1    0       3           1                         1
4   1    1       1           2                         2
5   1    0      12           2                         2
6   1    1       1           3                         3
7   1    1       1           3                         3
8   1    0       1           3                         3
9   1    1      36           4                         4
10  1    0      13           4                         4
11  1    0       1           4                         4
12  1    0       1           4                         4
13  1    1       2           5                         5
14  1    1      24           5                         6
15  1    1       2           5                         6
16  1    1       2           5                         6
17  1    1      48           5                         7

基本上，我们使用您之前线程中的rle+rep机制从您TRUE/FALSE的条件结果中创建一个累积向量，并将其添加到现有的ClusterObs1.

如果要创建多个DesiredResultClusterOrbs，可以使用mapply. 也许有一个dplyr解决方案，但这是 base R。

数据：

df <- data.frame(ID = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 1, 1,1,1,1,1),
                 Obs1 = c(1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1),
                 Obs2 = rbinom(17, 1, .5),
                 Control = c(0,3,3,1,12,1,1,1,36,13,1,1,2,24,2,2,48),
                 ClusterObs1 = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5))

df <- df %>%
  mutate_at(vars(Obs2), 
            funs(ClusterObs2= with(rle(.), rep(cumsum(values == 1), lengths))))

循环：

newcols <- mapply(function(x, y){
  with(rle(df$Control > 12 & x == 1 & lag(x) == 1),
       rep(cumsum(values == 1), lengths)) + y
}, df[2:3], df[5:6])

这会生成一个包含新列的矩阵，然后您可以将其重命名cbind为您的数据：

colnames(newcols) <- paste0("DesiredResultClusterOrbs", 1:2)

cbind.data.frame(df, newcols)

   ID Obs1 Obs2 Control ClusterObs1 ClusterObs2 DesiredResultClusterOrbs1 DesiredResultClusterOrbs2
1   1    1    1       0           1           1                         1                         1
2   1    1    1       3           1           1                         1                         1
3   1    0    0       3           1           1                         1                         1
4   1    1    0       1           2           1                         2                         1
5   1    0    0      12           2           1                         2                         1
6   1    1    0       1           3           1                         3                         1
7   1    1    1       1           3           2                         3                         2
8   1    0    0       1           3           2                         3                         2
9   1    1    1      36           4           3                         4                         3
10  1    0    1      13           4           3                         4                         4
11  1    0    0       1           4           3                         4                         4
12  1    0    1       1           4           4                         4                         5
13  1    1    1       2           5           4                         5                         5
14  1    1    0      24           5           4                         6                         5
15  1    1    1       2           5           5                         6                         6
16  1    1    1       2           5           5                         6                         6
17  1    1    1      48           5           5                         7                         7

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