Подведите итог, чтобы вернуть длину по группе

Question

Я хочу добавить новый столбец во фрейм данных ниже, который рассчитывает максимальную длину сухого заклинания для каждого месяца. Вот как выглядит мой фрейм данных:

   day month year  rr spell spell1
     1     1 1981  0   dry      1
     2     1 1981  0   dry      1
     3     1 1981  0   dry      1
     4     1 1981  1.1 dry      0
     5     1 1981  0   dry      1
     6     1 1981  0   dry      1
     7     1 1981  0   dry      1
     8     1 1981  0   dry      1
     9     1 1981  2.7 dry      0
    10     1 1981  0   dry      1

Это вывод, который мне нужен:

 month year  spell_length
     1 1981      3
     1 1981      4
     1 1981      1

это то, что я сделал до сих пор:

group_by(df, year, month, spell1) %>% 
    summarise(spell2 = sum(spell1, na.rm = TRUE))

и вот результат:

  year month spell1 spell_length
  <int> <int>  <dbl>  <dbl>
1  1981     1      1     31
2  1981     2      0      0
3  1981     2      1     27
4  1981     3      0      0
5  1981     3      1     25
6  1981     4      0      0

Данные

df <- read.table(h= T, text="day month year  rr spell spell1
1     1 1981  0   dry      1
2     1 1981  0   dry      1
3     1 1981  0   dry      1
4     1 1981  1.1 dry      0
5     1 1981  0   dry      1
6     1 1981  0   dry      1
7     1 1981  0   dry      1
8     1 1981  0   dry      1
9     1 1981  2.7 dry      0
10     1 1981  0   dry      1")

Answer 1

Используя dplyr, мы можем создавать группы в каждом случае 0, используя cumsum и суммировать число spells в каждой группе.

library(dplyr)

df %>%
  group_by(month, year, group = cumsum(spell1 == 0)) %>%
  summarise(spell_length = sum(spell1)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-group)

#    month  year spell_length
#   <int> <int>        <int>
#1     1  1981            3
#2     1  1981            4
#3     1  1981            1

Answer 2

Одним из вариантов будет группирование по 'run-length-id' из 'spell' (rleid из data.table - создает новый идентификатор группировки при изменении значения в этом столбце), filter из строкесли 'spell1' равно 0, получите число строк с n()

library(dplyr)
library(data.table)
df1 %>%
    group_by(year, month, grp = rleid(spell1)) %>%
    filter(spell1 ==1) %>%
    summarise(spell_length = n()) %>%
    ungroup %>%
    select(-grp)
# A tibble: 3 x 3
#   year month spell_length
#  <int> <int>        <int>
#1  1981     1            3
#2  1981     1            4
#3  1981     1            1

---

или используйте rle из base R

rl1 <- rle(df1$spell1)
rl1$lengths[rl1$values > 0]
#[1] 3 4 1

ПРИМЕЧАНИЕ. Это решениетакже работает, когда значения 'spell1' отличаются

Answer 3

Вот вариант использования dplyr::count:

library(dplyr)
count(df, month, year, grp = cumsum(spell1 == 0), zero = spell1==0) %>%
  filter(!zero) %>%
  select(-zero, - grp)

# # A tibble: 3 x 3
#   month  year     n
#   <int> <int> <int>
# 1     1  1981     3
# 2     1  1981     4
# 3     1  1981     1

Или в базе R:

res <- aggregate(day ~  month + year + cumsum(spell1 == 0) + (spell1==0), df, length)
res[!res[[4]],-(3:4)]
#   month year day
# 1     1 1981   3
# 2     1 1981   4
# 3     1 1981   1

Answer 4

Используя основную идею @akrun, но без data.table::rleid():

df %>%
 group_by(year, month, rleid = with(rle(spell1), rep(seq_along(lengths), lengths))) %>%
 filter(spell1 > 0) %>%
 ungroup() %>%
 count(month, year, rleid, name = "spell_length") %>%
 select(-rleid) 

  month  year spell_length
  <int> <int>        <int>
1     1  1981            3
2     1  1981            4
3     1  1981            1

Или:

df %>%
 group_by(year, month, rleid = with(rle(spell1), rep(seq_along(lengths), lengths))) %>%
 filter(spell1 > 0) %>%
 summarise(spell_length = length(rleid)) %>%
 ungroup() %>%
 select(-rleid)