Получение данных из другого столбца из строки, где соответствует другая переменная

Минимальный рабочий пример:

library(dplyr)
df = data.frame(group_id = c("G1","G1", rep("G2",8)),
                prod_id = c(1,2,5,6,7,8,9,10,11,12),
                prod_type = rep(c("a","a", "b", "c","d"),2),
                start = lubridate::dmy(c("01/01/2001", "02/02/2002",
                                         "05/05/2005","06/06/2006", "07/07/2007", "08/08/2008", "09/09/2009","01/01/2010", "02/02/2011", "03/03/2012" )))%>%
  group_by(group_id) %>%
  mutate(next_acd = if_else(lead(prod_type) %in% c("a","c","d"), lead(prod_id), prod_id[NA])) %>%
  tidyr::fill(next_acd, .direction = "up")

ДФ:

group_id prod_id prod_type start      next_acd
   <chr>      <dbl> <chr>     <date>        <dbl>
 1 G1             1 a         2001-01-01        2
 2 G1             2 a         2002-02-02       NA
 3 G2             5 b         2005-05-05        6
 4 G2             6 c         2006-06-06        7
 5 G2             7 d         2007-07-07        8
 6 G2             8 a         2008-08-08        9
 7 G2             9 a         2009-09-09       11
 8 G2            10 b         2010-01-01       11
 9 G2            11 c         2011-02-02       12
10 G2            12 d         2012-03-03       NA

Где next_acd - следующий prod_id в той группе, которая является prod_type "a", "c" или "d".

Теперь я хочу создать новый столбец fin, который является start датой следующего prod_type "a", "c" или "d". т.е. Я хочу сопоставить next_acd с prod_id и получить соответствующий start.

Я попробовал ответ на другой вопрос Получить данные из переменной z, где переменная x = переменная y

df$fin <- df$start[df$prod_id[df$next_acd]]

ДФ:

 group_id prod_id prod_type start      next_acd fin       
   <chr>      <dbl> <chr>     <date>        <dbl> <date>    
 1 G1             1 a         2001-01-01        2 2002-02-02
 2 G1             2 a         2002-02-02       NA NA        
 3 G2             5 b         2005-05-05        6 2010-01-01
 4 G2             6 c         2006-06-06        7 2011-02-02
 5 G2             7 d         2007-07-07        8 2012-03-03
 6 G2             8 a         2008-08-08        9 NA        
 7 G2             9 a         2009-09-09       11 NA        
 8 G2            10 b         2010-01-01       11 NA        
 9 G2            11 c         2011-02-02       12 NA        
10 G2            12 d         2012-03-03       NA NA

Я не уверен, что здесь происходит. fin правильно введен только для строки 1.

Вот что должно быть на выходе:

group_id prod_id prod_type start      fin        next_acd
   <chr>      <dbl> <chr>     <date>     <date>        <dbl>
 1 G1             1 a         2001-01-01 2002-02-02        2
 2 G1             2 a         2002-02-02 NA               NA
 3 G2             5 b         2005-05-05 2006-06-06        6
 4 G2             6 c         2006-06-06 2007-07-07        7
 5 G2             7 d         2007-07-07 2008-08-08        8
 6 G2             8 a         2008-08-08 2009-09-09        9
 7 G2             9 a         2009-09-09 2011-02-02       11
 8 G2            10 b         2010-01-01 2011-02-02       11
 9 G2            11 c         2011-02-02 2012-03-03       12
10 G2            12 d         2012-03-03 NA               NA

Возможно stackoverflow.com/questions/1299871/… ?

— 06.05.2022 16:35

Я не уверен, что это то, что вы имели в виду, но смотрите мой ответ ниже. Но знаете ли вы, почему попытка в вопросе не работает?

— 06.05.2022 17:07

Он использует next_acd в качестве индекса строки внутри группы, например. 6 ищет 6-й ряд группы G2. Вы можете использовать функцию match, как показано ниже.

— 06.05.2022 17:11

r match

06.05.2022 16:31

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 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

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

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 ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Основываясь на предложении использовать merge:

df1= df[,c("prod_id","start")]%>%rename(fin = start)
df2= df[,c("group_id", "prod_type","prod_id", "start","next_acd")]

left_join(df2, df1, by= c("next_acd" = "prod_id"))

group_id prod_type prod_id start      next_acd fin       
   <chr>    <chr>       <dbl> <date>        <dbl> <date>    
 1 G1       a               1 2001-01-01        2 2002-02-02
 2 G1       a               2 2002-02-02       NA NA        
 3 G2       b               5 2005-05-05        6 2006-06-06
 4 G2       c               6 2006-06-06        7 2007-07-07
 5 G2       d               7 2007-07-07        8 2008-08-08
 6 G2       a               8 2008-08-08        9 2009-09-09
 7 G2       a               9 2009-09-09       11 2011-02-02
 8 G2       b              10 2010-01-01       11 2011-02-02
 9 G2       c              11 2011-02-02       12 2012-03-03
10 G2       d              12 2012-03-03       NA NA

06.05.2022 17:06

Ответ принят как подходящий

Аккуратный вариант:

library(tidyverse)

df <- data.frame(
  group_id = c("G1", "G1", rep("G2", 8)),
  prod_id = c(1, 2, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12),
  prod_type = rep(c("a", "a", "b", "c", "d"), 2),
  start = lubridate::dmy(c(
    "01/01/2001", "02/02/2002",
    "05/05/2005", "06/06/2006", "07/07/2007", "08/08/2008", "09/09/2009", "01/01/2010", "02/02/2011", "03/03/2012"
  ))
) %>%
  group_by(group_id) %>%
  mutate(next_acd = if_else(lead(prod_type) %in% c("a", "c", "d"), lead(prod_id), prod_id[NA])) %>%
  fill(next_acd, .direction = "up")

df %>%
  group_by(group_id) %>%
  mutate(fin = start[match(next_acd, prod_id, nomatch = NA_real_)])
#> # A tibble: 10 × 6
#> # Groups:   group_id [2]
#>    group_id prod_id prod_type start      next_acd fin       
#>    <chr>      <dbl> <chr>     <date>        <dbl> <date>    
#>  1 G1             1 a         2001-01-01        2 2002-02-02
#>  2 G1             2 a         2002-02-02       NA NA        
#>  3 G2             5 b         2005-05-05        6 2006-06-06
#>  4 G2             6 c         2006-06-06        7 2007-07-07
#>  5 G2             7 d         2007-07-07        8 2008-08-08
#>  6 G2             8 a         2008-08-08        9 2009-09-09
#>  7 G2             9 a         2009-09-09       11 2011-02-02
#>  8 G2            10 b         2010-01-01       11 2011-02-02
#>  9 G2            11 c         2011-02-02       12 2012-03-03
#> 10 G2            12 d         2012-03-03       NA NA

^{Created on 2022-05-06 by the reprex package (v2.0.1)}

06.05.2022 17:09