新结构变量的数据表解决方案 [英] Data Table Solution To New Structured Variable

问题描述

  data = data.frame（ student = c（1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,4,4,4， 4），
分数 = c（1,2,1,1,2,3,2，NA，3，NA，1,3,2,1），
 drop = c（0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0），
 WANT = c（1,2,1,1,2 ，3,3,4,3,4,1,3,3,3））
  

I我希望使用data.table解决方案创建数据框 data而不是 WANT。

规则是：

如果得分= 1，则WANT = 1（如果得分= 2，则WANT = 2，如果得分= 3，WANT = 3，如果下降= 1，则WANT = 4

如果在t = 2时得分并且在t + 1 = 1时得分还可以，但

如果在t时得分= 3，且以后的分数小于3，则将它们替换为
，将其替换为3。

of： 1-2-1-3-1应该是：1-2-1-3-3

  data2 = data.frame（ student = c（1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,4,4,4,4， 5,5,5,5），
分数 = c（1,2,1,1,2,3,2，NA，3，NA，1,3,2,1,1,3 ，NA，2），
 drop = c（0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0， 0,0,0,0），
 WANT = c（1,2,1,1,2,3,3,4,3,4,1,3,3,3,1,3 ，3,3））
  

解决方案

使用 data.table ：

 库（data.table）
 
＃如果分数= 1，如果分数= 2，WANT = 1如果分数= 3，WANT = 2如果WANT = 3 
 setDT（data）[，w：=分数] 
 
＃如果在t = 3时得分小于3，则将其替换为3。
 data [data [，.I [cummax（score）== 3L&得分< 3L]，学生] $ V1，w：= 3L] 
 
＃它添加了学生'5'，该人的NA值我希望用之前的非缺失NA值
数据填充[ ，w：= nafill（w， locf）] 
 
 #if drop = 1，WANT = 4 
 data [drop == 1L，w：= 4L] 
  

data=data.frame("student"=c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,4,4,4),
"score"=c(1,2,1,1,2,3,2,NA,3,NA,1,3,2,1),
"drop"=c(0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0),
"WANT"=c(1,2,1,1,2,3,3,4,3,4,1,3,3,3))

I have dataframe 'data' sans 'WANT' which is what I hope to create using a data.table solution.

The rules are:

if score = 1, WANT = 1 if score = 2, WANT = 2 if score = 3, WANT = 3, if drop = 1, WANT=4

if score at t = 2 and score at t+1 = 1 that is ok but

if score at t = 3 and score at any later scores are less than 3, they are replaced with 3.

that means a score series of: 1-2-1-3-1 should be: 1-2-1-3-3

    data2=data.frame("student"=c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5),
"score"=c(1,2,1,1,2,3,2,NA,3,NA,1,3,2,1,1,3,NA,2),
"drop"=c(0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0),
"WANT"=c(1,2,1,1,2,3,3,4,3,4,1,3,3,3,1,3,3,3))

解决方案

An option using data.table:

library(data.table)

#if score = 1, WANT = 1 if score = 2, WANT = 2 if score = 3, WANT = 3
setDT(data)[, w := score]

#if score at t = 3 and score at any later scores are less than 3, they are replaced with 3.
data[data[, .I[cummax(score)==3L & score < 3L], student]$V1, w := 3L]

#it add student '5' which has NA values that I hope to fill with prior non-missing NA value
data[, w := nafill(w, "locf")]

#if drop = 1, WANT=4
data[drop==1L, w := 4L]

这篇关于新结构变量的数据表解决方案的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！