R: Назначить добавочные идентификаторы на основе групп

У меня есть следующий пример кадра данных:

> test = data.frame(UserId = sample(1:5, 10, replace = T)) %>% arrange(UserId)
> test
   UserId
1       1
2       1
3       1
4       1
5       1
6       3
7       4
8       4
9       4
10      5

Теперь мне нужен еще один столбец с именем loginCount для этого пользователя, что похоже на назначение дополнительных идентификаторов в каждой группе, как показано ниже. Использование мутации, как показано ниже, создает идентификатор в каждой группе, но как мне получить добавочные идентификаторы в каждой группе независимо друг от друга?

> test %>% mutate(loginCount = group_indices_(test, .dots = "UserId"))
   UserId loginCount
1       1          1
2       1          1
3       1          1
4       1          1
5       1          1
6       3          2
7       4          3
8       4          3
9       4          3
10      5          4

Я хочу что-то вроде показанного ниже:

UserId     loginCount
1          1
1          2
1          3
1          4
1          5
3          1
4          1
4          2
4          3
5          1
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
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
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...
0
0
105
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вы можете сгруппировать и использовать row_number:

test %>% 
  arrange(UserId) %>%
  group_by(UserId) %>% 
  mutate(loginCount = row_number()) %>%
  ungroup()

# A tibble: 10 x 2
# Groups:   UserId [4]
   UserId loginCount
    <int>      <int>
 1      1          1
 2      1          2
 3      1          3
 4      1          4
 5      1          5
 6      3          1
 7      4          1
 8      4          2
 9      4          3
10      5          1

Спасибо @neilfws за помощь :)

Vipin Verma 09.04.2019 01:00

Одно решение с использованием базы Rtapply()

test$loginCount <- unlist(tapply(rep(1, nrow(test)), test$UserId, cumsum))

> test
   UserId loginCount
1       1          1
2       1          2
3       1          3
4       1          4
5       1          5
6       3          1
7       4          1
8       4          2
9       4          3
10      5          1

Другие вопросы по теме