根据以前的值更新列值(一旦处理完，则始终处理)
根据以前的值更新列值(一旦处理完，则始终处理)
提问于 2020-01-19 20:17:20
我想知道是否有更快的方法使用data.table/dplyr来根据以前的值按组替换值。
假设我的原始数据表如下所示：
DT_orig <- data.table(name = c("A", "A", "A", "B", "B", "B"),
year = c("2001", "2002", "2003", "2001", "2002", "2003"),
treat = c(1,0,0, 0,0,1))这看起来如下：
name year treat
1: A 2001 1
2: A 2002 0
3: A 2003 0
4: B 2001 0
5: B 2002 0
6: B 2003 1在这里，对于每个人(姓名)和时间段(年份)，都有一列(治疗)，表示他们是否被分配了治疗。
我正在考虑另一种治疗方法，即一旦一个人得到治疗，他就会继续接受治疗。因此，修改后的数据表应该如下所示：
name year treat
1: A 2001 1
2: A 2002 1
3: A 2003 1
4: B 2001 0
5: B 2002 0
6: B 2003 1注意，对于A人来说，2001年的治疗意味着他们在接下来的几年里也会受到“治疗”。
因为我有一个非常大的数据表，所以我想知道是否有一种非常快速的方法来修改它。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-01-19 20:20:05
也许我们可以使用cummax (来自base R)
DT_orig[, treat := cummax(treat), name]
DT_orig
# name year treat
#1: A 2001 1
#2: A 2002 1
#3: A 2003 1
#4: B 2001 0
#5: B 2002 0
#6: B 2003 1或者用dplyr也可以这样做
library(dplyr)
DT_orig %>%
group_by(name) %>%
mutate(treat = cummax(treat))或者使用base R
DT_orig$treat <- with(DT_orig, ave(treat, name, FUN = cummax))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/59814021
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