В data.table
у нас есть функция rleid
, которая упрощает здесь.
library(data.table)
setDT(df)[, seq1 := seq_len(.N), .(ID, rleid(loc))]
df
# ID yr loc seq seq1
# 1: 1 1990 A 1 1
# 2: 1 1991 A 2 2
# 3: 1 1992 B 1 1
# 4: 1 1993 B 2 2
# 5: 1 1994 B 3 3
# 6: 2 1990 B 1 1
# 7: 2 1991 B 2 2
# 8: 2 1992 A 1 1
# 9: 2 1993 B 1 1
#10: 2 1994 B 2 2
#11: 3 1990 C 1 1
#12: 3 1991 C 2 2
#13: 3 1992 C 3 3
#14: 3 1993 B 1 1
#15: 3 1994 C 1 1
Мы можем использовать rleid
in dplyr
и подходы base R, чтобы получить ожидаемый результат.
library(dplyr)
df %>%
group_by(ID, grp = data.table::rleid(loc)) %>%
mutate(seq1 = row_number())
Или в базе R:
df$seq1 <- with(df, ave(yr, ID, data.table::rleid(loc), FUN = seq_along))
Краткий вариант, предложенный @ chinsoon12, заключается в использовании функции rowid
.
setDT(df)[, seq2 := rowid(ID, rleid(loc))]
данные
df <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L), yr = c(1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L,
1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1990L, 1991L, 1992L, 1993L,
1994L), loc = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L,
2L, 3L, 3L, 3L, 2L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"),
seq = c(1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L,
1L, 1L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -15L))