时间戳

首页 > 解决方案 > 使用 groupby 和填充的 R 条件变异日期列

r - 使用 groupby 和填充的 R 条件变异日期列

问题描述

那里有类似措辞的问题，但没有一个完全显示我想要做什么。我在下面有一个数据框示例。我想 group_by ID 并创建一个 Date2 列，其中 rank=2。我很难弄清楚这一点。

     ID   Rank    Date       Date2
1   5678   1    2000-01-01   2010-05-02    
2   5678   2    2010-05-02   2010-05-02  
3   1234   1    2000-01-01   2015-06-03     
4   1234   2    2015-06-03   2015-06-03

这是我到目前为止所拥有的：

df <- df %>% group_by(ID) %>%fill(Date2,.direction='up')

我该怎么办？

标签： rgroup-byconditional-statementsfilldplyr

解决方案

尝试这个：

library(dplyr)
#Code
df %>% group_by(ID) %>% mutate(Date2=Date[Rank==2])

输出：

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   ID [2]
     ID  Rank Date       Date2     
  <int> <int> <chr>      <chr>     
1  5678     1 2000-01-01 2010-05-02
2  5678     2 2010-05-02 2010-05-02
3  1234     1 2000-01-01 2015-06-03
4  1234     2 2015-06-03 2015-06-03

使用的一些数据：

#Data
df <- structure(list(ID = c(5678L, 5678L, 1234L, 1234L), Rank = c(1L, 
2L, 1L, 2L), Date = c("2000-01-01", "2010-05-02", "2000-01-01", 
"2015-06-03")), row.names = c("1", "2", "3", "4"), class = "data.frame")

另外，如果您想使用fill()，可以尝试此代码。您必须使用条件ifelse()来分配日期，然后填写值：

#Code 2
df %>% group_by(ID) %>%
  mutate(Date2=ifelse(Rank==2,Date,NA)) %>%
  fill(Date2,.direction = 'up')

输出：

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   ID [2]
     ID  Rank Date       Date2     
  <int> <int> <chr>      <chr>     
1  5678     1 2000-01-01 2010-05-02
2  5678     2 2010-05-02 2010-05-02
3  1234     1 2000-01-01 2015-06-03
4  1234     2 2015-06-03 2015-06-03

推荐阅读