问题描述
目标：创建一个名为“duration”的变量——计算“上个月的值（0或1）”一致的月数，(a) 仅当在给定月份过去至少有 3 次连续观察且(b) 算作“0” ' 当上个月的值为 1 时。
例如，数据的样本结构如下所示：
structure(list(group = c(1,1,2,2),month = c(2,4,5,6,7,10,11,12,13,14,15),value= c(NA,NA,1)),class = "data.frame",row.names = c(NA,-17L),codepage = 65001L)
最终结果看起来像（创建新变量“持续时间”）：
╔═══════╦═══════╦═══════╦════════════╦═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ group ║ month ║ value ║ 'duration' ║ explanation ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 2 ║ na ║ na ║ ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 4 ║ 0 ║ na ║ There is no consecutive month in the past for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 5 ║ 1 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past (4) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 6 ║ 1 ║ na ║ There are only 2 consecutive months in the past (5,6) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 7 ║ 0 ║ 0 ║ The prevIoUs month's value is 1,so the duration becomes 0 ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 10 ║ 0 ║ na ║ There is no consecutive month in the past for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 11 ║ 0 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past (10) for this month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 12 ║ 0 ║ na ║ There is only 2 consecutive months in the past (10,11) ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 13 ║ 0 ║ 3 ║ The prevIoUs month's (month 12) value (0) is consistent for 3 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 1 ║ 14 ║ 0 ║ 4 ║ The prevIoUs month's (month 13) value (0) is consistent for 4 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 7 ║ na ║ na ║ ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 10 ║ 1 ║ na ║ There is no consecutive month in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 11 ║ 1 ║ na ║ There is only 1 consecutive month in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 12 ║ 0 ║ na ║ There is only 2 consecutive months in the past ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 13 ║ 0 ║ 1 ║ The prevIoUs month's (month 12) value (0) is consistent for 1 month ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 14 ║ 0 ║ 2 ║ The prevIoUs month's (month 13) value (0) is consistent for 2 months ║
╠═══════╬═══════╬═══════╬════════════╬═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 2 ║ 15 ║ 1 ║ 3 ║ The prevIoUs month's (month 14) value (0) is consistent for 3 months ║
╚═══════╩═══════╩═══════╩════════════╩═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
我尝试申请的是（由@Will 提供）：
setDT(sample)
sample[,month_consecutive := NA]
sample[,value_stable_rows := unlist(lapply(sample[,rle(value),by = group]$length,seq))]
sample[,month_consecutive := unlist(lapply(sample[,rle(diffinv(diff(month) != 1)),by = group]$lengths,value_stable_rows := shift(value_stable_rows,type = "lag"),by = group]
sample[,month_consecutive := shift(month_consecutive,by = group]
sample[,duration := ifelse(value_stable_rows < month_consecutive,value_stable_rows,month_consecutive)]
sample[,month_lag1 := shift(month,n = 1)]
sample[,month_lag2 := shift(month,n = 2)]
sample[,month_lag3 := shift(month,n = 3)]
sample[!((month - month_lag1 == 1) & (month_lag1 - month_lag2 == 1) & (month_lag2 - month_lag3 == 1)),duration := NA]
sample[,.(group,month,value,duration )]
以上代码符合“目标(a)”，但不符合“目标(b)”。我想请教您关于在上个月的值为 1 时可以添加什么来操作计数为“0”的建议。
解决方法
对于第二种情况，在 i 中指定逻辑表达式，即检查 'duration' 中有非 NA 且前一个 'value' (shift) 为 1 的行，然后将“持续时间”分配给 0
out <- sample[,.(group,month,value,duration )]
out[!is.na(duration) & shift(value) == 1,duration := 0]
-输出
out
# group month value duration
# 1: 1 2 NA NA
# 2: 1 4 0 NA
# 3: 1 5 1 NA
# 4: 1 6 1 NA
# 5: 1 7 0 0
# 6: 1 10 0 NA
# 7: 1 11 0 NA
# 8: 1 12 0 NA
# 9: 1 13 0 3
#10: 1 14 0 4
#11: 2 7 NA NA
#12: 2 10 1 NA
#13: 2 11 1 NA
#14: 2 12 0 NA
#15: 2 13 0 1
#16: 2 14 0 2
#17: 2 15 1 3