Создать флаг для последовательного значения столбца

Question

Я пытаюсь получить количество количеств, в которых есть последовательные нули в столбце количества, сгруппированные по марке, области, дате, используя R. Как я могу получить счет?

Я пробовал функции rle, rleid, но не смог найти решения

Фактическая выборка данных:

structure(list(Brand = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("B1", "B2"), class = "factor"), 
        Area = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
        2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A1", "A2"), class = "factor"), 
        Date = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 8L, 1L, 2L, 3L, 
        4L, 5L, 6L, 7L, 8L), .Label = c("4/1/2019", "4/2/2019", "4/3/2019", 
        "4/4/2019", "4/5/2019", "4/6/2019", "4/7/2019", "4/8/2019"
        ), class = "factor"), QTY = c(345L, 3455L, 34L, 23L, 0L, 
        0L, 677L, 883L, 383L, 43L, 3L, 4L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("Brand", 
    "Area", "Date", "QTY"), row.names = c(NA, -15L), class = c("data.table", 
    "data.frame"))

желаемый выход 2

Спасибо

Answer 1

Простой способ получить желаемый результат:

require(dplyr)
data %>% group_by(Brand, Area) %>%
  mutate(flag=ifelse(QTY==0 & (lag(QTY)==0 | lead(QTY)==0),1,0),
    zcount=ifelse(QTY==0,sum(flag),NA))

Результат:

# A tibble: 15 x 6
# Groups:   Brand, Area [2]
   Brand Area  Date       QTY  flag zcount
   <fct> <fct> <fct>    <int> <dbl>  <dbl>
 1 B1    A1    4/1/2019   345     0     NA
 2 B1    A1    4/2/2019  3455     0     NA
 3 B1    A1    4/3/2019    34     0     NA
 4 B1    A1    4/4/2019    23     0     NA
 5 B1    A1    4/5/2019     0     1      2
 6 B1    A1    4/6/2019     0     1      2
 7 B1    A1    4/8/2019   677     0     NA
 8 B2    A2    4/1/2019   883     0     NA
 9 B2    A2    4/2/2019   383     0     NA
10 B2    A2    4/3/2019    43     0     NA
11 B2    A2    4/4/2019     3     0     NA
12 B2    A2    4/5/2019     4     0     NA
13 B2    A2    4/6/2019     0     1      3
14 B2    A2    4/7/2019     0     1      3
15 B2    A2    4/8/2019     0     1      3