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r - 识别组中 data.table 字段中的 n 个连续数字组

问题描述

此 data.table 显示学生参加的一年中的月份。 

DT = data.table(
 Student = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
             2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
             3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3),
 Month   = c(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 11, 12,
             2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10,
             1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9))

DT
    Student Month
 1:       1     1
 2:       1     2
 3:       1     3
 4:       1     5
 5:       1     6
 6:       1     7
 7:       1     8
 8:       1    11
 9:       1    12
10:       2     2
11:       2     3
12:       2     4
13:       2     5
14:       2     7
15:       2     8
16:       2     9
17:       2    10
18:       3     1
19:       3     2
20:       3     3
21:       3     5
22:       3     6
23:       3     7
24:       3     8
25:       3     9

我想确定连续三个月的时期（由时期中的第一个月确定）。这是数据表和合格期间的可视化。

       1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12


1      *   *   *       *   *   *   *           *   *
       [-------]       [-------]
                           [-------]                           


2          *   *   *   *       *   *   *   *
           [-------]           [-------]
               [-------]           [-------]


3      *   *   *       *   *   *   *   *      
       [-------]       [-------]
                           [-------]
                               [-------]

期望的输出：

id   First_month_in_the_period 

1    1
1    5
1    6
2    2
2    3
2    7
2    8
3    1
3    5
3    6
3    7

寻找 data.table（或 dplyr）解决方案。

标签： rdata.table

解决方案

使用标准方法( cumsum...diff...condition) 识别连续值的运行，然后将其与“学生”一起用作分组变量。在每个组中，根据每次运行的长度创建序列并添加到第一个月。

DT[ , .(start = if(.N >= 3) Month[1] + 0:(.N - 3)),
    by = .(Student, r = cumsum(c(1L, diff(Month) > 1)))]
#     Student r start
#  1:       1 1     1
#  2:       1 2     5
#  3:       1 2     6
#  4:       2 3     2
#  5:       2 3     3
#  6:       2 4     7
#  7:       2 4     8
#  8:       3 4     1
#  9:       3 5     5
# 10:       3 5     6
# 11:       3 5     7

等效dplyr替代方案：

DT %>% 
  group_by(Student, r = cumsum(c(1L, diff(Month) > 1))) %>%
  summarise(list(data.frame(start = if(n() >= 3) Month[1] + 0:(n() - 3)))) %>%
  tidyr::unnest()

# # A tibble: 11 x 3
# # Groups:   Student [3]
#       Student     r start
#         <dbl> <int> <dbl>
#     1       1     1     1
#     2       1     2     5
#     3       1     2     6
#     4       2     3     2
#     5       2     3     3
#     6       2     4     7
#     7       2     4     8
#     8       3     4     1
#     9       3     5     5
#    10       3     5     6
#    11       3     5     7

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