Đối sánh trong nhóm bị tụt hậu trong dữ liệu.table

Question

Tôi đang cố gắng tạo một cột mới cho biết ID có xuất hiện trong nhóm trước đó hay không. Đây là dữ liệu của tôi:

data <- data.table(ID = c(1:3, c(9,2,3,4),c(5,1)), 
        groups = c(rep(c("a", "b", "c"), c(3, 4,2)))) 
    ID groups 
1: 1  a 
2: 2  a 
3: 3  a 
4: 9  b 
5: 2  b 
6: 3  b 
7: 4  b 
8: 5  c 
9: 1  c 

Tôi không chắc chắn cách chỉ định nhóm bị trễ. Tôi đã cố sử dụng shift nhưng không hoạt động:

data[,.(ID=ID,match_lagged=ID %in% shift(ID)),by=groups] 

Đây là kết quả mong muốn của tôi.

3 dòng đầu tiên không khớp vì không có nhóm trước. FALSE cũng sẽ làm việc cho ba hàng này. ID = 4 (trong nhóm b) không khớp với nhóm a. ID = 5 (trong nhóm c) không khớp với nhóm b.

Lưu ý rằng ID 1 trong nhóm c không được đối sánh trong nhóm b, vì vậy nó phải là sai mặc dù nó tồn tại trong nhóm a. Đây là lý do tại sao duplicated(data$ID) không hoạt động. Dữ liệu từ một nhóm phải được đối sánh từ nhóm trước đó.

groups ID match_lagged 
1:  a 1   NA 
2:  a 2   NA 
3:  a 3   NA 
4:  b 9   FALSE 
5:  b 2   TRUE 
6:  b 3   TRUE 
7:  b 4   FALSE 
8:  c 5   FALSE 
9:  c 1   FALSE 

Một giải pháp dplyr cũng sẽ hoạt động.

Answer 1

Tác phẩm này. Có lẽ là một giải pháp dễ dàng hơn:

data <- data.frame(ID = c(1:3, 1:4,c(5,1)), 
        groups = c(rep(c("a", "b", "c"), c(3, 4,2)))) 

z <- data %>% group_by(groups) %>% summarize(all_vals = list(ID)) 
z <- z %>% mutate(lagged_id = lag(all_vals,1)) 

match_lagged <- lapply(1:nrow(z) , function(x) { 
    (z$all_vals[x] %>% unlist) %in% (z$lagged_id[x] %>% unlist) 
}) 

data$match_lagged = match_lagged %>% unlist 

Answer 2

Số các nhóm, và sau đó kiểm tra xem diff bằng một cho mỗi ID.

data[, grp.id := .GRP, by = groups] 
data[, match_lagged := c(FALSE, diff(grp.id) == 1), by = ID][ 
    grp.id == 1, match_lagged := NA][] 
# ID groups grp.id match_lagged 
#1: 1  a  1   NA 
#2: 2  a  1   NA 
#3: 3  a  1   NA 
#4: 9  b  2  FALSE 
#5: 2  b  2   TRUE 
#6: 3  b  2   TRUE 
#7: 4  b  2  FALSE 
#8: 5  c  3  FALSE 
#9: 1  c  3  FALSE 

Giả định rằng bạn tìm thấy mỗi ID chỉ một lần trong mỗi nhóm. Nếu đó không phải là trường hợp bạn có thể duy nhất, hãy làm như trên và sau đó hợp nhất.