R：每组外观重启计数器

Question

我经常阅读并经过多次测试但没有成功。我正在寻找每个组创建一个计数器，但是这个coutner每次出现一个组时都会重新启动（即使它“重新出现”）。

例：

每个TYPE_OF_PROMOTION需要一个seq_along，每组重启一次。结果应该像counter因为促销B在第18周再次出现，但是是一个新的外观 - 重新启动计数器。

如果解决方案也适用于NA - 好的，我只是做了一个快速演示。

   Week TYPE_OF_PROMOTION counter
11   11              <NA>      NA
12   12                 B       1
13   13                 B       2
14   14                 B       3
15   15              <NA>      NA
16   16              <NA>      NA
17   17              <NA>      NA
18   18                 B       1
19   19                 B       2
20   20              <NA>      NA

Answer 1

这是data.table的一个选项。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df1)），按'TYPE_OF_PROMOTION'的run-length-id分组，创建行序列（seq_len(.N)）乘以'TYPE_OF_PROMOTION'中具有NA的行，以创建'柜台'专栏

library(data.table)
setDT(df1)[, counter2 := seq_len(.N) * NA^is.na(TYPE_OF_PROMOTION), 
      by = rleid(TYPE_OF_PROMOTION)]
df1
#    Week TYPE_OF_PROMOTION counter counter2
# 1:   11              <NA>      NA       NA
# 2:   12                 B       1        1
# 3:   13                 B       2        2
# 4:   14                 B       3        3
# 5:   15              <NA>      NA       NA
# 6:   16              <NA>      NA       NA
# 7:   17              <NA>      NA       NA
# 8:   18                 B       1        1
# 9:   19                 B       2        2
#10:   20              <NA>      NA       NA

---

或者dplyr利用rleid的data.table

library(dplyr)
df1 %>%
    group_by(grp = rleid(TYPE_OF_PROMOTION)) %>%
    mutate(counter2 = case_when(is.na(TYPE_OF_PROMOTION) ~ NA_integer_, 
                              TRUE ~ row_number())) %>%
    ungroup %>%
    select(-grp)

---

或者使用base R和rle

with(df1, with(rle(!is.na(TYPE_OF_PROMOTION)), 
          sequence(lengths) * rep(NA^!values, lengths)))
#[1] NA  1  2  3 NA NA NA  1  2 NA

data

df1 <- structure(list(Week = 11:20, TYPE_OF_PROMOTION = c(NA, "B", "B", 
"B", NA, NA, NA, "B", "B", NA), counter = c(NA, 1L, 2L, 3L, NA, 
NA, NA, 1L, 2L, NA)), class = "data.frame", row.names = c("11", 
 "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"))