计算 R 数据框行中某个值的连续出现次数

Question

每当第一列采用该值并将结果保存在新变量中时，我想计算 R 数据帧行中的连续出现次数。如果这是我的数据并且我对一个值感兴趣：

df <- data.frame(
  A = c(1, 0, 1, 0, 1),
  B = c(0, 0, 1, 1, 1),
  C = c(1, 1, 0, 1, 1),
  D = c(0, 1, 0, 0, 1),
  E = c(1, 0, 1, 0, 0)
)

我想创建以下输出：

df <- data.frame(
  A = c(1, 0, 1, 0, 1),
  B = c(0, 0, 1, 1, 1),
  C = c(1, 1, 0, 1, 1),
  D = c(0, 1, 0, 0, 1),
  E = c(1, 0, 1, 0, 0),
  count = c(1, 0, 2, 0, 4)
)

我试过这样的事情，但不确定这是否明智：

df$count <- apply(df[, sapply(df, is.numeric)], 1, function(x) {
  r <- rle(x == 1)
  max(r$lengths[r$values])
})

而且它还没有考虑到我对从第一列开始的法术感兴趣。 非常感谢任何帮助！

Answer 1

library(tidyverse)

df <- tibble(
  A = c(1, 0, 1, 0, 1),
  B = c(0, 0, 1, 1, 1),
  C = c(1, 1, 0, 1, 1),
  D = c(0, 1, 0, 0, 1),
  E = c(1, 0, 1, 0, 0)
)

df |> 
  rowwise() |>
  mutate(count = if_else(A ==1, 
                         sum(consecutive_id(c_across(everything())) == 1),
                         0))
#> # A tibble: 5 × 6
#> # Rowwise: 
#>       A     B     C     D     E count
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     0     1     0     1     1
#> 2     0     0     1     1     0     0
#> 3     1     1     0     0     1     2
#> 4     0     1     1     0     0     0
#> 5     1     1     1     1     0     4

^{创建于 2023-03-22 与 reprex v2.0.2}

使用

match()

代替

consecutive_id()

的替代解决方案：

df |> 
  rowwise() |> 
  mutate(count = match(FALSE, c_across(everything()) == 1) - 1)

Answer 2

使用

rle

cbind(df, count = apply(df, 1, function(x) 
  ifelse(x[1] == 1, max(rle(x)$lengths), 0)))
  A B C D E count
1 1 0 1 0 1     1
2 0 0 1 1 0     0
3 1 1 0 0 1     2
4 0 1 1 0 0     0
5 1 1 1 1 0     4

Answer 3

另一种使用游程编码（

rle

）和“整洁”符号的方法：

df |>
  rowwise() |>
  mutate(first_runlength = unlist(rle(c_across(A:E)))[1],
         first_runlength = ifelse(A, first_runlength, 0)
         )