R:我如何在dataframe中对行进行分组，ID行满足条件，然后删除组的前几行？
R:我如何在dataframe中对行进行分组，ID行满足条件，然后删除组的前几行？
提问于 2018-11-17 01:21:41
我有客户的数据(用ID号标识)，他们在四年中每年购买的两种产品的数量，以及新客户首次购买的年份的最后一栏(“键”栏)。问题: dataframe包含了第一次购买新客户之前的数据行。我需要删除这些行。例如，这个数据文件：
customer year item.A item.B key
1 1 2000 NA NA <NA>
2 1 2001 NA NA <NA>
3 1 2002 1 5 new.customer
4 1 2003 2 6 <NA>
5 2 2000 NA NA <NA>
6 2 2001 NA NA <NA>
7 2 2002 NA NA <NA>
8 2 2003 2 7 new.customer
9 3 2000 2 4 <NA>
10 3 2001 6 4 <NA>
11 3 2002 2 5 <NA>
12 3 2003 1 8 <NA>需要像这样：
customer year item.A item.B key
1 1 2002 1 5 new.customer
2 1 2003 2 6 <NA>
3 2 2003 2 7 new.customer
4 3 2000 2 4 <NA>
5 3 2001 6 4 <NA>
6 3 2002 2 5 <NA>
7 3 2003 1 8 <NA>我以为我可以使用dplyr/tidyr --组、铅/滞后和片(或者过滤器和drop_na)的组合来实现这一点，但我无法确定如何在客户组中删除符合条件“==”new.customer的行。谢谢您的建议(下面是完整数据的代码)。
a<-c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)
b<-c(2000,2001,2002,2003,2000,2001,2002,2003,2000,2001,2002,2003)
c<-c(NA,NA,1,2,NA,NA,NA,2,2,6,2,1)
d<-c(NA,NA,5,6,NA,NA,NA,7,4,4,5,8)
e<-c(NA,NA,"new",NA,NA,NA,NA,"new",NA,NA,NA,NA)
df <- data.frame("customer" =a, "year" = b, "C" = c, "D" = d,"key"=e)
df 回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-11-17 01:30:39
作为第一步，我在键列中标记现有客户(本例中为客户3)-
df %>%
group_by(customer) %>%
mutate(
key = as.character(key), # can be avoided if key is a character to begin with
key = ifelse(row_number() == 1 & (!is.na(C) | !is.na(D)), "existing", key)
) %>%
filter(cumsum(!is.na(key)) > 0) %>%
ungroup()
# A tibble: 7 x 5
customer year C D key
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 2002 1 5 new
2 1 2003 2 6 NA
3 2 2003 2 7 new
4 3 2000 2 4 existing
5 3 2001 6 4 NA
6 3 2002 2 5 NA
7 3 2003 1 8 NA 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/53347352
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