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检查给定用户中的连续行,并确定dplyr中另一列中的值何时发生更改

在dplyr中,可以使用lag()函数来检查给定用户中的连续行,并确定另一列中的值何时发生更改。

具体步骤如下:

  1. 首先,使用arrange()函数对数据进行排序,以确保按照用户和时间的顺序排列。
  2. 然后,使用group_by()函数按照用户进行分组。
  3. 接下来,使用mutate()函数创建一个新的列,使用lag()函数来获取前一行的值。
  4. 使用if_else()函数将当前行的值与前一行的值进行比较,如果不相等,则表示发生了更改,将其标记为TRUE,否则标记为FALSE。
  5. 最后,使用filter()函数筛选出标记为TRUE的行,即发生了更改的行。

以下是示例代码:

代码语言:txt
复制
library(dplyr)

# 假设数据框名为df,包含用户和值两列
df <- data.frame(user = c("A", "A", "A", "B", "B", "B"),
                 value = c(1, 1, 2, 3, 3, 3))

# 检查给定用户中的连续行,并确定另一列中的值何时发生更改
result <- df %>%
  arrange(user, value) %>%
  group_by(user) %>%
  mutate(previous_value = lag(value),
         change = if_else(value != previous_value, TRUE, FALSE)) %>%
  filter(change == TRUE) %>%
  select(user, value)

# 输出结果
print(result)

这段代码将输出发生值更改的行,包括用户和值两列的信息。

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    • 链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 网络通信:腾讯云私有网络(VPC)
    • 链接地址:https://cloud.tencent.com/product/vpc
  • 网络安全:腾讯云云安全中心(SSC)
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