R dplyr — подсчитать количество повторений между перерывами внутри групп

library(dplyr)

df |>
  mutate(Value = +((lead(ID) == ID | lag(ID) == ID) & ID == "repeating"),
         Sum = consecutive_id(Value), .by = Group) |>
  mutate(Sum = n(), .by = c(Group, Sum))
# # A tibble: 13 × 4
#    Group ID            Value   Sum
#    <dbl> <chr>         <int> <int>
#  1     1 non repeating     0     1
#  2     1 repeating         1     2
#  3     1 repeating         1     2
#  4     2 repeating         1     2
#  5     2 repeating         1     2
#  6     2 non repeating     0     1
#  7     2 repeating         1     2
#  8     2 repeating         1     2
#  9     3 non repeating     0     1
# 10     3 repeating         1     3
# 11     3 repeating         1     3
# 12     3 repeating         1     3
# 13     3 non repeating     0     1

Проблема, с которой вы столкнулись, заключается в том, что вы группируете по Group и ID перед последним утверждением mutate(). Ваша группа Group == 2 и ID == "repeating" имеет размер 4, поэтому вы получаете это значение в своих выходных данных. Вам нужно что-то, чтобы сделать последовательные значения внутри Group отдельной группой.

Для этого я использовал consecutive_id(), который создает уникальный идентификатор для последовательных значений, и использовал его для группировки в финале mutate().

streak <- function(x) {
  rls <- rle(x)
  rep(rls$lengths, rls$lengths)
}

df |>
  mutate(value = as.integer(ID == "repeating"), Sum = streak(value), .by = Group)

#    Group ID            value   Sum
#    <dbl> <chr>         <int> <int>
#  1     1 non repeating     0     1
#  2     1 repeating         1     2
#  3     1 repeating         1     2
#  4     2 repeating         1     2
#  5     2 repeating         1     2
#  6     2 non repeating     0     1
#  7     2 repeating         1     2
#  8     2 repeating         1     2
#  9     3 non repeating     0     1
# 10     3 repeating         1     3
# 11     3 repeating         1     3
# 12     3 repeating         1     3
# 13     3 non repeating     0     1

просто используйте consecutive_id:

 df %>%
   group_by(Group, n = consecutive_id(ID))%>%
   mutate(n = n())

# A tibble: 13 × 3
# Groups:   Group, n [6]
   Group ID                n
   <dbl> <chr>         <int>
 1     1 non repeating     1
 2     1 repeating         2
 3     1 repeating         2
 4     2 repeating         2
 5     2 repeating         2
 6     2 non repeating     1
 7     2 repeating         2
 8     2 repeating         2
 9     3 non repeating     1
10     3 repeating         3
11     3 repeating         3
12     3 repeating         3
13     3 non repeating     1