Генерация ключевого столбца из столбцов без фактора

Question

С учетом фрейма данных в форме

       Key.1 Key.2      Value
1  5/25/2018   -10 0.53928999
2  5/25/2018   -10 0.23083204
3  5/25/2018   -10 0.33742676
4  5/25/2018     0 0.53479860
5  5/25/2018     0 0.27612761
6  5/25/2018     0 0.74993199
7  5/25/2018    10 0.01397069
8  5/25/2018    10 0.10553610
9  5/25/2018    10 0.66147883
10 1/17/2018   -10 0.14381738
11 1/17/2018   -10 0.52708544
12 1/17/2018   -10 0.75862925
13 1/17/2018     0 0.45954116
14 1/17/2018     0 0.68467543
15 1/17/2018     0 0.15865298
16 1/17/2018    10 0.01039363
17 1/17/2018    10 0.49886623
18 1/17/2018    10 0.98269967
19 5/25/2018    10 0.10553610
20 5/25/2018   -10 0.33742676

мне нужно сгенерировать столбец Group из взаимодействия key.1 и key.2, который бы выглядел примерно как

       Key.1 Key.2      Value Group
1  5/25/2018   -10 0.53928999     1
2  5/25/2018   -10 0.23083204     1
3  5/25/2018   -10 0.33742676     1
4  5/25/2018     0 0.53479860     2
5  5/25/2018     0 0.27612761     2
6  5/25/2018     0 0.74993199     2
7  5/25/2018    10 0.01397069     3
8  5/25/2018    10 0.10553610     3
9  5/25/2018    10 0.66147883     3
10 1/17/2018   -10 0.14381738     4
11 1/17/2018   -10 0.52708544     4
12 1/17/2018   -10 0.75862925     4
13 1/17/2018     0 0.45954116     5
14 1/17/2018     0 0.68467543     5
15 1/17/2018     0 0.15865298     5
16 1/17/2018    10 0.01039363     6
17 1/17/2018    10 0.49886623     6
18 1/17/2018    10 0.98269967     6
19 5/25/2018    10 0.10553610     3
20 5/25/2018   -10 0.33742676     1

обратите внимание на последние две строки

, где важно, чтобы значение Group восходило вниз по фрейму данных.Мне удалось получить желаемое поведение с помощью

Data$Group          <-  interaction(paste(Data$Key.1,Data$Key.2),1)
levels(Data$Group)  <-  1:length(levels(Data$Group))
levels(Data$Group)  <-  unique(Data$Group)

, однако это кажется крайне не интуитивным и неуклюжим.

Как сделать так, чтобы это было и короче, и интуитивно понятнее?

Отмечается, что нет реальных ограничений на то, что Key.1 или Key.2 можетbe - основное поведение просто должно быть таким, что Group определяется уникальной парой Key.1 и Key.2 и поднимается вниз по таблице.

Answer 1

Можно использовать символ .GRP из data.table для назначения уникального номера группам.Сначала группируйте по Key.1 и Key.2, а затем добавьте новый столбец со значением .GRP.

library(data.table)
setDT(df)
df[,Group:=.GRP, by=.(Key.1, Key.2)]  # Use of .GRP

#Check Result
df
#        Key.1 Key.2      Value Group
# 1: 5/25/2018   -10 0.53928999     1
# 2: 5/25/2018   -10 0.23083204     1
# 3: 5/25/2018   -10 0.33742676     1
# 4: 5/25/2018     0 0.53479860     2
# 5: 5/25/2018     0 0.27612761     2
# 6: 5/25/2018     0 0.74993199     2
# 7: 5/25/2018    10 0.01397069     3
# 8: 5/25/2018    10 0.10553610     3
# 9: 5/25/2018    10 0.66147883     3
# 10: 1/17/2018   -10 0.14381738     4
# 11: 1/17/2018   -10 0.52708544     4
# 12: 1/17/2018   -10 0.75862925     4
# 13: 1/17/2018     0 0.45954116     5
# 14: 1/17/2018     0 0.68467543     5
# 15: 1/17/2018     0 0.15865298     5
# 16: 1/17/2018    10 0.01039363     6
# 17: 1/17/2018    10 0.49886623     6
# 18: 1/17/2018    10 0.98269967     6
# 19: 5/25/2018    10 0.10553610     3
# 20: 5/25/2018   -10 0.33742676     1

Данные:

df <- read.table(text =
"       Key.1 Key.2      Value
1  5/25/2018   -10 0.53928999
2  5/25/2018   -10 0.23083204
3  5/25/2018   -10 0.33742676
4  5/25/2018     0 0.53479860
5  5/25/2018     0 0.27612761
6  5/25/2018     0 0.74993199
7  5/25/2018    10 0.01397069
8  5/25/2018    10 0.10553610
9  5/25/2018    10 0.66147883
10 1/17/2018   -10 0.14381738
11 1/17/2018   -10 0.52708544
12 1/17/2018   -10 0.75862925
13 1/17/2018     0 0.45954116
14 1/17/2018     0 0.68467543
15 1/17/2018     0 0.15865298
16 1/17/2018    10 0.01039363
17 1/17/2018    10 0.49886623
18 1/17/2018    10 0.98269967
19 5/25/2018    10 0.10553610
20 5/25/2018   -10 0.33742676",
stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE)

Answer 2

Вот идея с использованием факторов:

С Базой R:

df$Group = as.integer(factor(paste(df$Key.1, df$Key.2), 
                             levels = unique(paste(df$Key.1, df$Key.2))))

Или с mutate из dplyr:

library(dplyr)

df = mutate(df, Group = paste(Key.1, Key.2) %>% 
         factor(., levels = unique(.)) %>%
         as.integer())

Результат:

       Key.1 Key.2      Value Group
1  5/25/2018   -10 0.53928999     1
2  5/25/2018   -10 0.23083204     1
3  5/25/2018   -10 0.33742676     1
4  5/25/2018     0 0.53479860     2
5  5/25/2018     0 0.27612761     2
6  5/25/2018     0 0.74993199     2
7  5/25/2018    10 0.01397069     3
8  5/25/2018    10 0.10553610     3
9  5/25/2018    10 0.66147883     3
10 1/17/2018   -10 0.14381738     4
11 1/17/2018   -10 0.52708544     4
12 1/17/2018   -10 0.75862925     4
13 1/17/2018     0 0.45954116     5
14 1/17/2018     0 0.68467543     5
15 1/17/2018     0 0.15865298     5
16 1/17/2018    10 0.01039363     6
17 1/17/2018    10 0.49886623     6
18 1/17/2018    10 0.98269967     6
19 5/25/2018    10 0.10553610     3
20 5/25/2018   -10 0.33742676     1

Данные:

df = structure(list(Key.1 = c("5/25/2018", "5/25/2018", "5/25/2018", 
"5/25/2018", "5/25/2018", "5/25/2018", "5/25/2018", "5/25/2018", 
"5/25/2018", "1/17/2018", "1/17/2018", "1/17/2018", "1/17/2018", 
"1/17/2018", "1/17/2018", "1/17/2018", "1/17/2018", "1/17/2018", 
"5/25/2018", "5/25/2018"), Key.2 = c(-10L, -10L, -10L, 0L, 0L, 
0L, 10L, 10L, 10L, -10L, -10L, -10L, 0L, 0L, 0L, 10L, 10L, 10L, 
10L, -10L), Value = c(0.53928999, 0.23083204, 0.33742676, 0.5347986, 
0.27612761, 0.74993199, 0.01397069, 0.1055361, 0.66147883, 0.14381738, 
0.52708544, 0.75862925, 0.45954116, 0.68467543, 0.15865298, 0.01039363, 
0.49886623, 0.98269967, 0.1055361, 0.33742676)), .Names = c("Key.1", 
"Key.2", "Value"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", 
"3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", 
"15", "16", "17", "18", "19", "20"))