Dplyr объединяет строки по группам — строка за строкой

Мне нужно объединить строки по группам в dplyr, но результирующий столбец должен учитывать только предыдущие столбцы, а не ведущие.

Я хочу, чтобы мои данные выглядели так:

Я БЫсообщениеmessages_used
15353
15453,54
15553,54,55
25353
25853,58

Это достижимо, используя только dplyr?

Если ID 1 имеет 3 строки и его третье значение равно 55, каков ожидаемый результат? 54,55 или 53,54,55?

Darren Tsai 11.05.2022 12:11

@DarrenTsai Он должен содержать все предыдущие значения, то есть 53,54,55.

Honza88 11.05.2022 12:13
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
2
38
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Мы можем использовать dplyr::group_by() и purrr::accumulate():

dat <- data.frame(ID = c(1,1,1,2,2), message = c(53,54,55,53,58))

library(dplyr)
library(purrr)

dat %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(message_used = accumulate(message, ~ paste(.x, .y, sep  = ",")))
#> # A tibble: 5 x 3
#> # Groups:   ID [2]
#>      ID message message_used
#>   <dbl>   <dbl> <chr>       
#> 1     1      53 53          
#> 2     1      54 53,54       
#> 3     1      55 53,54,55    
#> 4     2      53 53          
#> 5     2      58 53,58

Created on 2022-05-11 by the reprex package (v2.0.1)

Я думаю toString(.x .y) немного проще

GuedesBF 11.05.2022 12:31

@GuedesBF: Я думаю, что это должно быть toString(c(.x, .y)), но это определенно еще один, еще более короткий вариант. Я оставляю общую версию с paste, так как она более настраиваема.

TimTeaFan 11.05.2022 13:29
Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать Reduce(..., accumulate = TRUE) из base:

library(dplyr)

df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(messages_used = Reduce(\(x, y) paste(x, y, sep = ", "), message, accumulate = TRUE)) %>%
  ungroup()

# # A tibble: 5 x 3
#      ID message messages_used
#   <int>   <int> <chr>
# 1     1      53 53
# 2     1      54 53, 54
# 3     1      55 53, 54, 55
# 4     2      53 53
# 5     2      58 53, 58

Другие вопросы по теме