使用R考虑以下测试数据集：
testdat<-data.frame("id"=c(rep(1,5),rep(2,5),rep(3,5)),
"period"=rep(seq(1:5),3),
"treat"=c(c(0,1,1,1,0),c(0,0,1,1,1),c(0,0,1,1,1)),
"state"=c(rep(0,5),c(0,1,1,1,1),c(0,0,0,1,1)),
"int"=c(rep(0,13),1,1))
testdat
id period treat state int
1 1 1 0 0 0
2 1 2 1 0 0
3 1 3 1 0 0
4 1 4 1 0 0
5 1 5 0 0 0
6 2 1 0 0 0
7 2 2 0 1 0
8 2 3 1 1 0
9 2 4 1 1 0
10 2 5 1 1 0
11 3 1 0 0 0
12 3 2 0 0 0
13 3 3 1 0 0
14 3 4 1 1 1
15 3 5 1 1 1
前四个变量是我所拥有的，int是我要创建的变量。它类似于treat和state之间的交互，但是在第8-10行中将包含1s，这是不希望的。本质上，我只希望在state期间更改treat时进行交互，而在其他情况下则不需要。关于如何创建它的任何想法（尤其是对于具有一百万个观察值的数据集而言，是大规模的）？
编辑：以澄清我为什么需要此措施。我想运行类似以下回归的内容：
lm(outcome~treat+state+I(treat*state))
但是我只有在treat跨越state的变化时才真正对交互感兴趣。如果我要进行上述回归分析，则I(treat*state)会汇集我感兴趣的交互作用的影响，并且当treat为1时state完全为1时，从理论上讲，我认为这将产生两种不同的影响我需要分解它们。我希望这是有道理的，我很乐意提供其他详细信息。
我确定这在base R中是可能的，但这是一个tidyversion：
library(dplyr)
testdat %>%
group_by(grp = cumsum(c(FALSE, diff(treat) > 0))) %>%
mutate(int2 = +(state > 0 & first(state) == 0 & treat > 0)) %>%
ungroup() %>%
select(-grp)
# # A tibble: 15 x 6
# id period treat state int int2
# <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
# 1 1 1 0 0 0 0
# 2 1 2 1 0 0 0
# 3 1 3 1 0 0 0
# 4 1 4 1 0 0 0
# 5 1 5 0 0 0 0
# 6 2 1 0 0 0 0
# 7 2 2 0 1 0 0
# 8 2 3 1 1 0 0
# 9 2 4 1 1 0 0
# 10 2 5 1 1 0 0
# 11 3 1 0 0 0 0
# 12 3 2 0 0 0 0
# 13 3 3 1 0 0 0
# 14 3 4 1 1 1 1
# 15 3 5 1 1 1 1
分组的替代逻辑使用游程长度编码，实际上是相同的（建议您https://stackoverflow.com/a/35313426：]
testdat %>%
group_by(grp = { yy <- rle(treat); rep(seq_along(yy$lengths), yy$lengths); }) %>%
# ...
并且按照该答案，我希望dplyr等于data.table的rleid。预期的逻辑是能够按列中的连续相同值分组，但不能按所有行中的相同值分组。如果您查看此中间管道（在清理grp之前），则会看到
testdat %>%
group_by(grp = { yy <- rle(treat); rep(seq_along(yy$lengths), yy$lengths); }) %>%
mutate(int2 = +(state > 0 & first(state) == 0 & treat > 0)) %>%
ungroup()
# # A tibble: 15 x 7
# id period treat state int grp int2
# <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
# 1 1 1 0 0 0 1 0
# 2 1 2 1 0 0 2 0
# 3 1 3 1 0 0 2 0
# 4 1 4 1 0 0 2 0
# 5 1 5 0 0 0 3 0
# 6 2 1 0 0 0 3 0
# 7 2 2 0 1 0 3 0
# 8 2 3 1 1 0 4 0
# 9 2 4 1 1 0 4 0
# 10 2 5 1 1 0 4 0
# 11 3 1 0 0 0 5 0
# 12 3 2 0 0 0 5 0
# 13 3 3 1 0 0 6 0
# 14 3 4 1 1 1 6 1
# 15 3 5 1 1 1 6 1
但是那只是一厢情愿。我想我也可以做到
my_rleid <- function(x) { yy <- rle(x); rep(seq_along(yy$lengths), yy$lengths); }
testdat %>%
group_by(grp = my_rleid(treat)) %>%
# ...
这里是使用rle和ave的基本R方式。
r <- rle(testdat$treat)
r$values <- cumsum(r$values) + seq_along(r$values)
int2 <- +(ave(testdat$state, inverse.rle(r), FUN = function(x) x != x[1]) & testdat$treat == 1)
testdat <- cbind(testdat, int2)
testdat
# id period treat state int int2
#1 1 1 0 0 0 0
#2 1 2 1 0 0 0
#3 1 3 1 0 0 0
#4 1 4 1 0 0 0
#5 1 5 0 0 0 0
#6 2 1 0 0 0 0
#7 2 2 0 1 0 0
#8 2 3 1 1 0 0
#9 2 4 1 1 0 0
#10 2 5 1 1 0 0
#11 3 1 0 0 0 0
#12 3 2 0 0 0 0
#13 3 3 1 0 0 0
#14 3 4 1 1 1 1
#15 3 5 1 1 1 1