如何在R中按组顺序标记类别?

问题描述 投票:0回答:2

这是一个非常简单的问题,但是我有以下数据:

> head(Session_numbers)
   ID Session 
1  1 1_43392 
2  1 1_43392 
3  1 1_43392 
4  1 1_43394 
5  1 1_43394 
6  1 1_43394 
7  1 1_43398 
8  1 1_43401 
9  2 2_44502 
10 2 2_44502 

其中ID是每个主题的分组标签,并且每一行都有一个会话代码,该会话代码对应于时间点。我想对变量“ Snum”中的会话代码进行顺序编号,以便每个ID的每个相同的会话代码被分组并赋予相同的编号,例如:

   ID Session Snum
1  1 1_43392 1
2  1 1_43392 1
3  1 1_43392 1
4  1 1_43394 2
5  1 1_43394 2
6  1 1_43394 2
7  1 1_43398 3
8  1 1_43401 4
9  2 2_44502 1
10 2 2_44502 1

每个ID的会话数不同,并且每个会话代码都是唯一的。

我尝试使用avedplyrdata.table,但我似乎无法正确使用它,例如:

 DT <- data.table(Session_numbers)
 DT[, Snum := seq_len(.N), by = list(ID, Session)]

 > head(DT)
    ID Session Snum
 1:  1 1_43392    1
 2:  1 1_43392    2
 3:  1 1_43392    3
 4:  1 1_43394    1
 5:  1 1_43394    2
 6:  1 1_43394    3

或使用dplyr,并使用以下代码给我一个错误消息:

> Session_numbers %>%
 +   group_by(ID, Session) %>%
 +   mutate(Snum = row_number())
 Error: row_number() should only be called in a data context
 Call `rlang::last_error()` to see a backtrace

或带有ave

head(Session_numbers)
  ID Session num
1  1 1_43392   1
2  1 1_43392   2
3  1 1_43392   3
4  1 1_43394   1
5  1 1_43394   2
6  1 1_43394   3

我的问题与此类似:Count number of observations/rows per group and add result to data frame

我想念什么?

r dplyr data.table
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[这是一个选项,其中我们将'Session'的'ID'和match分组,并使用'Session'的unique元素进行分组

library(dplyr) 
Session_numbers %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(num = match(Session, unique(Session)))
# A tibble: 10 x 3
# Groups:   ID [2]
#      ID Session   num
#   <int> <chr>   <int>
# 1     1 1_43392     1
# 2     1 1_43392     1
# 3     1 1_43392     1
# 4     1 1_43394     2
# 5     1 1_43394     2
# 6     1 1_43394     2
# 7     1 1_43398     3
# 8     1 1_43401     4
# 9     2 2_44502     1
#10     2 2_44502     1

数据

Session_numbers <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L), 
    Session = c("1_43392", "1_43392", "1_43392", "1_43394", "1_43394", 
    "1_43394", "1_43398", "1_43401", "2_44502", "2_44502")), 
    class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"))

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另一个dplyr选项可能是:

df %>%
 group_by(ID) %>%
 mutate(Snum = cumsum(!duplicated(Session)))

      ID Session  Snum
   <int> <chr>   <int>
 1     1 1_43392     1
 2     1 1_43392     1
 3     1 1_43392     1
 4     1 1_43394     2
 5     1 1_43394     2
 6     1 1_43394     2
 7     1 1_43398     3
 8     1 1_43401     4
 9     2 2_44502     1
10     2 2_44502     1
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