我是R的新手，正在尝试使用它代替Excel（我有更多经验）。我仍在制定完整的“ for”逻辑，但没有值来确定它是否在起作用，我认为应该如何阻止我前进。目标是生成将被用作3个级别的因子； 0 =无重复，1为重复（最旧），2 =如果重复，最新。
我有一个看起来像这样的数据框
Person <- c("A", "B", "C", "C", "D", "E","E")
Date <- c(1/1/20, 1/1/20,12/25/19, 1/1/20, 1/1/20, 12/25/19, 1/1/20)
ID <- c(1,2,3,4,5,6,7)
DuplicateStatus <- c(0,0,0,0,0,0,0)
IdealResult <- c(0,0,1,2,0,1,2)
mydata <- cbind(Person, Date, ID, DuplicateStatus, IdealResult)
我正在尝试使用for循环来评估人员是否重复。如果某人不重复，则值= 0，并且如果确实重复，则他们的最旧值应为1，最新值应为2（请参见理想结果）。注意：我已经对数据进行了排序，然后按日期排序，因此，如果重复，则最早出现的时间是最早的。
以前在R答案中对Vlookup的研究旨在针对基于多个数据集中相同值的数据集进行合并。在这里，我试图基于单个数据集中的列之间的关系来修改列。
currentID = 0
nextID =0
for(i in mydata$ID){
currentID = i
nextID = currentID++1
如果CurrentPerson = NextPerson，则与当前人员关联的ID处的DuplicateStatus应为1，而与NextPerson关联的ID处的DuplicateStatus应为2。
**这应该在当前人数=总人数时结束 谢谢！
答案 0 :(得分：2)
您真的需要花费一些时间来学习有关R的简单教程。cbind（）函数将所有数据转换为字符矩阵，而这可能不是您想要的。查看str(mydata)的结果。而不是循环，这将在每个Person组内创建一个索引号，然后通过一次观察将这些组清零：
mydata <- data.frame(Person, Date, ID, DuplicateStatus, IdealResult)
IR <- ave(mydata$ID, mydata$Person, FUN=seq_along)
IR
# [1] 1 1 1 2 1 1 2
tbl <- table(mydata$Person)
tozero <- mydata$Person %in% names(tbl[tbl == 1])
IR[tozero] <- 0
IR
# [1] 0 0 1 2 0 1 2
答案 1 :(得分：1)
您要查找的只是在一个列（例如列ID）中计算一个人的观察次数吗？如果是这样，可以使用tidyverse：
Person <- c("A", "B", "C", "C", "D", "E","E")
Date <- c(1/1/20, 1/1/20,12/25/19, 1/1/20, 1/1/20, 12/25/19, 1/1/20)
ID <- c(1,2,3,4,5,6,7)
DuplicateStatus <- c(0,0,0,0,0,0,0)
IdealResult <- c(0,0,1,2,0,1,2)
mydata <- data.frame(Person, Date, ID, DuplicateStatus, IdealResult)
library(tidyverse)
mydata <- mydata %>%
group_by(Person) %>%
mutate(Duplicate = seq_along(Person))
mydata
# A tibble: 7 x 6
# Groups: Person [5]
Person Date ID DuplicateStatus IdealResult Duplicate
<fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1 A 0.05 1 0 0 1
2 B 0.05 2 0 0 1
3 C 0.0253 3 0 1 1
4 C 0.05 4 0 2 2
5 D 0.05 5 0 0 1
6 E 0.0253 6 0 1 1
7 E 0.05 7 0 2 2
答案 2 :(得分：0)
如果每个组中有多于一行，则可以在提供的每个组中分配行号。
这可以在基数R dplyr和data.table中实现
在基数R中：
mydata$ans <- with(mydata, ave(ID, Person, FUN = function(x)
seq_along(x) * (length(x) > 1)))
# Person Date ID IdealResult ans
#1 A 0.0500000 1 0 0
#2 B 0.0500000 2 0 0
#3 C 0.0252632 3 1 1
#4 C 0.0500000 4 2 2
#5 D 0.0500000 5 0 0
#6 E 0.0252632 6 1 1
#7 E 0.0500000 7 2 2
使用dplyr：
library(dplyr)
mydata %>% group_by(Person) %>% mutate(ans = row_number() * (n() > 1))
和data.table
library(data.table)
setDT(mydata)[, ans := seq_along(ID) * (.N > 1), Person]
数据
mydata <- data.frame(Person, Date, ID, IdealResult)
答案 3 :(得分：-1)
我认为n（）是解决您问题的理想函数
library(tidyverse)
mydata <- mydata %>%
group_by(Person) %>%
mutate(Duplicate = n())