remplacer les groupes sur la base de la condition

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Je vais avoir un data.frame ( df), voir par exemple, qui contient des informations sur les personnes. Sur la base d' une colonne de clé ( sleutel), je sais que si les gens vivent ensemble (par exemple , former une famille) ou non. Maintenant, je dois créer de nouvelles colonnes avec des informations sur la « tête » de la famille.

     name   sex gzverh   sleutel gzhfd lft
1 Loekens   Man      6  1847LS 9     3  49
2   Kemel Vrouw      5 1847LK 10     2  18
3   Kemel   Man      5 1847LK 10     2  22
4 Boersma Vrouw      4 1847LK 10     2  52
5   Kemel   Man      2 1847LK 10     1  54

Ainsi , par exemple: ligne 5, Kemel, Homme et gzhfd 1 (= chef de famille Kemel). Il est marié à mrs. Boersma (même clé). Je veux muter une nouvelle colonne ( lfthb) avec l'âge de la tête de la famille pour tous les membres de la famille. Alors , devrait devenir quelque chose comme:

     name  sex  gzverh   sleutel gzhfd lft lfthb
1 Loekens   Man      6  1847LS 9     3  49    NA
2   Kemel Vrouw      5 1847LK 10     2  18    54
3   Kemel   Man      5 1847LK 10     2  22    54
4 Boersma Vrouw      4 1847LK 10     2  52    54
5   Kemel   Man      2 1847LK 10     1  54    54

J'ai essayé plusieurs façons avec l' dplyraide de plusieurs combinaisons de group_by, case_whenet des if_elsedéclarations. Et je parviens à muter la colonne pour la tête de la famille elle - même. Mais pas pour les autres membres.

Par exemple, les changements évidemment que la valeur de la tête elle-même:

df <- df %>% mutate(lfthb  = case_when(sleutel == lag(sleutel) & gzhfd == 1 ~ lft))

Mais comment inclure l' gzhfd == 1après ~?

dput d'exemple des données:

structure(list(naam = c(Loekens, Kemel, Kemel, Boersma, 
Kemel), gesl = c(Man, Vrouw, Man, Vrouw, Man), gzverh = c(6L, 
5L, 5L, 4L, 2L), sleutel = c(1847LS 9, 1847LK 10, 1847LK 10, 
1847LK 10, 1847LK 10), gzhfd = c(3, 2, 2, 2, 1), lft = c(49, 
18, 22, 52, 54)), row.names = c(NA, 5L), class = data.frame)
Créé 19/12/2018 à 14:09
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Une combinaison replaceet ifelsefera le travail, à savoir,

library(tidyverse)

df %>% 
 group_by(sleutel) %>% 
 mutate(lfthb = ifelse(any(gzhfd == 1), replace(lft, gzhfd != 1, lft[gzhfd == 1]), NA))

qui donne,

# A tibble: 5 x 7
# Groups:   sleutel [2]
  naam    gesl  gzverh sleutel   gzhfd   lft lfthb
  <chr>   <chr>  <int> <chr>     <dbl> <dbl> <dbl>
1 Loekens Man        6 1847LS 9      3    49    NA
2 Kemel   Vrouw      5 1847LK 10     2    18    54
3 Kemel   Man        5 1847LK 10     2    22    54
4 Boersma Vrouw      4 1847LK 10     2    52    54
5 Kemel   Man        2 1847LK 10     1    54    54

Comme @Ronak mentionne, nous pouvons omettre la replacepartie

df %>% 
 group_by(sleutel) %>% 
 mutate(lfthb = if (any(gzhfd == 1)) lft[gzhfd == 1] else NA)
Créé 19/12/2018 à 14:20
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Une approche data.table (rendement -INF au lieu de NA pour le groupe avec des données manquantes):

dt<-df %>% as.data.table() %>% 
  .[gzhfd==1, lfthb := lft, by="sleutel"] %>% 
  .[,lfthb:= max(lfthb,na.rm = T), by="sleutel"]
Créé 19/12/2018 à 15:06
source utilisateur

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