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r - 如何根据R中的多个值找到确切的变化年份

问题描述

我有一个包含多个主题（公司）、年份、个人姓名和性别（女性、男性）的数据框。我想获得个人姓名更改的年份（如果有更改）。此外，如果在特定年份发生变化，我想创建两个二元变量：“FemaletoMale”（和 MaletoFemale），表示从女性到男性（或从男性到女性）发生的变化。


所以，如果我有一张像

companyid year   personalname gender 
 1         1990  Alison       Female
 1         1991  Alison       Female
 1         1992  Kate         Female
 1         1993  Kate         Female
 2         1990  George       Male
 2         1991  Kate         Female
 2         1992  Kate         Female
 3         1990  Michael      Male
 3         1991  Dwight       Male

我知道这个问题可以帮助我计算变化的数量： 如何判断一个值是否在 R 中的维度上发生了变化

df<- df %>% group_by(companyid) %>% summarise(ChangeYear = sprintf("%s to %s", min(year), max(year)), change.count = length(unique(personalname)) - 1)这给了我更改的数量。我想看到的是；

companyid  change.count  changeyear  FemaletoMale MaletoFemale
 1               1             1992         0            0          
 2               1             1991         0            1
 3               1             1991         0            0

标签： rdataframe

解决方案

使用dplyr你可以做：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(companyid) %>%
  summarise(change.count = n_distinct(personalname) - 1, 
            changeyear = year[personalname != lag(personalname, default = first(personalname))], 
            FemaletoMale = sum(gender == 'Male' & lag(gender) == 'Female', na.rm = TRUE),
            MaletoFemale = sum(gender == 'Female' & lag(gender) == 'Male', na.rm = TRUE))


#  companyid change.count changeyear FemaletoMale MaletoFemale
#      <int>        <dbl>      <int>        <int>        <int>
#1         1            1       1992            0            0
#2         2            1       1991            0            1
#3         3            1       1991            0            0

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