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Cloft X
Asked: 2023-12-17 02:36:32 +0800 CST

A partir de uma determinada linha, como selecionar as 'n' linhas anteriores em R?

  • 772

Eu tenho uma variável fictícia assim:

df <- data.frame(year = seq(1990, 1997, 1),
                 x = c(1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0))

year  x
1990  1
1991  0
1992  0
1993  0
1994  1
1995  1
1996  0
1997  0

Quero criar uma yigualdade fictícia 1se o valor de xem qualquer um dos três anos anteriores for diferente de zero. O resultado esperado:

year  x   y
1990  1  NA
1991  0  NA
1992  0   1
1993  0   0
1994  1   1
1995  1   1
1996  0   1
1997  0   1

Como eu faço isso? Uma dplyrsolução é preferida.

3 respostas

  1. Best Answer

    Se você tem certeza que deseja 3 valores, você pode fazer:

    library(dplyr)

df %>% mutate(y = sign((x > 0) + (lag(x) > 0) + (lag(x, 2) > 0)))
#>   year x  y
#> 1 1990 1 NA
#> 2 1991 0 NA
#> 3 1992 0  1
#> 4 1993 0  0
#> 5 1994 1  1
#> 6 1995 1  1
#> 7 1996 0  1
#> 8 1997 0  1

    Mas uma solução mais geral, se você quiser escolher, nseria:

    n <- 3

df %>% mutate(y = sign(purrr::reduce(seq(n) - 1, ~ .x + (lag(x, .y)))))
#>   year x  y
#> 1 1990 1 NA
#> 2 1991 0 NA
#> 3 1992 0  1
#> 4 1993 0  0
#> 5 1994 1  1
#> 6 1995 1  1
#> 7 1996 0  1
#> 8 1997 0  1
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  2. Aqui está uma solução usando zoos rollapply:

    library(dplyr)
library(zoo)

df %>%
  mutate(y = rollapply(x, width = 3, \(x) any(x > 0), align = "right", fill = NA)*1)

    ou de forma mais concisa, muito obrigado a @G. Grothendieck:

    library(dplyr)
library(zoo)
df %>% mutate(y = + rollapplyr(x > 0, 3, any, fill = NA) )

     year x  y
1 1990 1 NA
2 1991 0 NA
3 1992 0  1
4 1993 0  0
5 1994 1  1
6 1995 1  1
7 1996 0  1
8 1997 0  1
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  3. Você mencionou que dplyr é o preferido (a solução de Allan Cameron é uma dplyrabordagem perfeita), mas para a posteridade e aqueles que não podem usar dplyr, uma solução R básica poderia ser usada vapply:

    n <- 3
rws <- seq_len(nrow(df))[-(1:(n-1))]

df[rws, "y"] <- vapply(rws, \(x) +(sum(df$x[(x - 2):x]) > 0), 1)

#   year x  y
# 1 1990 1 NA
# 2 1991 0 NA
# 3 1992 0  1
# 4 1993 0  0
# 5 1994 1  1
# 6 1995 1  1
# 7 1996 0  1
# 8 1997 0  1
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