在 R 中创建一个按 ID 分组的计数器变量，该变量有条件地重置

Question

我正在尝试计算每个 ID 连续# 天不活动（consecDaysInactive）。

我已经创建了一个指标变量 inactive，它在 id 不活动的日子里为 1，在活动的时候为 0。我还有一个 id 变量和一个 date 变量。我的分析数据集将有数十万行，因此效率很重要。

我尝试创建的逻辑如下：

每个 id，如果用户处于活动状态，consecDaysInactive = 0
每个 id，如果用户不活跃，并且在前一天活跃，consecDaysInactive = 1
每个 id，如果用户在前一天不活跃，consecDaysInactive = 1 + # 前连续不活跃的天数
consecDaysInactive 应该重置为 0。

我已经能够创建一个累计总和，但无法在 >= 非活动行==0 之后将其重置为 0。

我在下面说明了我想要的结果 (consecDaysInactive)，以及我能够以编程方式实现的结果 (bad_consecDaysInactive)。

library(dplyr)
d <- data.frame(id = c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2), date=as.Date(c('2017-01-01','2017-01-02','2017-01-03','2017-01-04','2017-01-05','2017-01-06','2017-01-07','2017-01-08','2017-01-01','2017-01-02','2017-01-03','2017-01-04','2017-01-05','2017-01-06','2017-01-07','2017-01-08')), inactive=c(0,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0,0,1), consecDaysInactive=c(0,0,0,1,2,3,0,1,0,1,2,3,4,0,0,1))

d <- d %>% 
  group_by(id) %>% 
  arrange(id, date) %>% 
  do( data.frame(., bad_consecDaysInactive = cumsum(ifelse(.$inactive==1, 1,0))
  )
  )
d

其中 consecDaysInactive 对每个连续的非活动日迭代 +1，但每个用户活跃的日期重置为 0，和重置为 0 以获得新的 id 值.正如下面的输出所示，我无法让 bad_consecDaysInactive 重置为 0——例如行

          id       date inactive consecDaysInactive bad_consecDaysInactive
       <dbl>     <date>    <dbl>              <dbl>                  <dbl>
    1      1 2017-01-01        0                  0                      0
    2      1 2017-01-02        0                  0                      0
    3      1 2017-01-03        0                  0                      0
    4      1 2017-01-04        1                  1                      1
    5      1 2017-01-05        1                  2                      2
    6      1 2017-01-06        1                  3                      3
    7      1 2017-01-07        0                  0                      3
    8      1 2017-01-08        1                  1                      4
    9      2 2017-01-01        0                  0                      0
    10     2 2017-01-02        1                  1                      1
    11     2 2017-01-03        1                  2                      2
    12     2 2017-01-04        1                  3                      3
    13     2 2017-01-05        1                  4                      4
    14     2 2017-01-06        0                  0                      4
    15     2 2017-01-07        0                  0                      4
    16     2 2017-01-08        1                  1                      5

我也考虑过（并尝试过）在 group_by() 和 do() 中增加一个变量，但是由于 do() 不是迭代的，我无法让我的计数器过去2:

d2 <- d %>%
  group_by(id) %>% 
  do( data.frame(., bad_consecDaysInactive2 = ifelse(.$inactive == 0, 0, ifelse(.$inactive==1,.$inactive+lag(.$inactive), .$inactive)))) 
d2

产生了，如上所述：

      id       date inactive consecDaysInactive bad_consecDaysInactive bad_consecDaysInactive2
   <dbl>     <date>    <dbl>              <dbl>                  <dbl>                   <dbl>
1      1 2017-01-01        0                  0                      0                       0
2      1 2017-01-02        0                  0                      0                       0
3      1 2017-01-03        0                  0                      0                       0
4      1 2017-01-04        1                  1                      1                       1
5      1 2017-01-05        1                  2                      2                       2
6      1 2017-01-06        1                  3                      3                       2
7      1 2017-01-07        0                  0                      3                       0
8      1 2017-01-08        1                  1                      4                       1
9      2 2017-01-01        0                  0                      0                       0
10     2 2017-01-02        1                  1                      1                       1
11     2 2017-01-03        1                  2                      2                       2
12     2 2017-01-04        1                  3                      3                       2
13     2 2017-01-05        1                  4                      4                       2
14     2 2017-01-06        0                  0                      4                       0
15     2 2017-01-07        0                  0                      4                       0
16     2 2017-01-08        1                  1                      5                       1

如您所见，我的迭代器 bad_consecDaysInactive2 重置为 0，但不会递增超过 2！如果有 data.table 解决方案，我也很乐意听到。

Answer 1

这是一个使用 for 循环的可爱方法：

a <- c(1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0)
b <- rep(NA, length(a))
b[1] <- a[1]
for(i in 2:length(a)){
  b[i] <- a[i]*(a[i]+b[i-1])
}
a
b

这可能不是最有效的方法，但速度会非常快。在我的计算机上，一千万行需要 11.7 秒。

a <- round(runif(10000000,0,1))
b <- rep(NA, length(a))
b[1] <- a[1]
t <- Sys.time()
for(i in 2:length(a)){
  b[i] <- a[i]*(a[i]+b[i-1])
}
b
Sys.time()-t

时差 11.73612 秒

但这并没有说明需要按 id 做事。这很容易修复，效率损失最小。您的示例数据框按 ID 排序。如果您的实际数据尚未排序，请执行此操作。那么：

a <- round(runif(10000000,0,1))
id <- round(runif(10000000,1,1000))
id <- id[order(id)]
b <- rep(NA, length(a))
b[1] <- a[1]
t <- Sys.time()
for(i in 2:length(a)){
  b[i] <- a[i]*(a[i]+b[i-1])
  if(id[i] != id[i-1]){
    b[i] <- a[i]
  }
}
b
Sys.time()-t

时差 13.54373 秒

如果我们包括排序所花费的时间 id，那么时间差接近 19 秒。还不错！

使用弗兰克在 OP 评论中的回答，我们可以节省多少效率？

d <- data.frame(inactive=a, id=id)

t2 <- Sys.time()
b <- setDT(d)[, v := if (inactive[1]) seq.int(.N) else 0L, by=rleid(inactive)]
Sys.time()-t2

时差 2.233547 秒

在 R 中创建一个按 ID 分组的计数器变量，该变量有条件地重置

Creating a counter variable in R grouped by ID that conditionally resets

r

data-manipulation

dplyr

data.table