r - 在 R (dplyr) 中重置的条件运行计数(累计和)

Question

我正在尝试计算以其他变量为条件的运行计数(即累积总和)，并且可以为另一个变量的特定值重置。我在 R 工作，更喜欢 dplyr如果可能，基于解决方案。

我想为运行计数创建一个变量，cumulative ，基于以下算法:

计算 cumulative 组合内的运行计数 ( id )和 age

对于每个后续 cumulative，将运行计数 ( trial ) 增加 1哪里accuracy = 0 , block = 2 , 和 condition = 1

对于每个 cumulative，将运行计数 ( trial ) 重置为 0哪里accuracy = 1 , block = 2 , 和 condition = 1 , 下一个增量从 1(不是前一个数字)开始

每个trial哪里block != 2 , 或 condition != 1 , 将运行计数 ( cumulative ) 保留为 NA

这是一个最小的工作示例:

mydata <- data.frame(id = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1),
                 age = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2),
                 block = c(1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2),
                 trial = c(1,2,1,2,3,4,5,6,7,8,1),
                 condition = c(1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1),
                 accuracy = c(0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0)
)

id  age block   trial   condition   accuracy
1   1   1       1       1           0
1   1   1       2       1           0
1   1   2       1       1           0
1   1   2       2       1           0
1   1   2       3       1           0
1   1   2       4       2           0
1   1   2       5       1           0
1   1   2       6       1           1
1   1   2       7       1           0
1   1   2       8       1           0
1   2   2       1       1           0

预期的输出是:

id  age block   trial   condition   accuracy    cumulative
1   1   1       1       1           0           NA
1   1   1       2       1           0           NA
1   1   2       1       1           0           1
1   1   2       2       1           0           2
1   1   2       3       1           0           3
1   1   2       4       2           0           NA
1   1   2       5       1           0           4
1   1   2       6       1           1           0
1   1   2       7       1           0           1
1   1   2       8       1           0           2
1   2   2       1       1           0           1

Answer 1

这是一个使用 data.table 的选项.基于 match 创建一个二进制列正在paste d 'accuracy', 'block', 'condition' 的值与自定义值的值，按二进制列的 run-length-id ('ind'), 'id' 和 'age' 分组，得到累积和'ind' 并将其分配 ( := ) 到一个新列 ('Cumulative')

library(data.table)
setDT(mydata)[, ind := match(do.call(paste0, .SD), c("121", "021")) - 1,
    .SDcols = c("accuracy", "block", "condition")
     ][, Cumulative := cumsum(ind), .(rleid(ind), id, age)
      ][, ind := NULL][]
#    id age block trial condition accuracy Cumulative
# 1:  1   1     1     1         1        0         NA
# 2:  1   1     1     2         1        0         NA
# 3:  1   1     2     1         1        0          1
# 4:  1   1     2     2         1        0          2
# 5:  1   1     2     3         1        0          3
# 6:  1   1     2     4         2        0         NA
# 7:  1   1     2     5         1        1          0
# 8:  1   1     2     6         1        0          1
# 9:  1   1     2     7         1        0          2
#10:  1   2     2     1         1        0          1