如何根据数据帧中的另一列在R中生成数字序列/秩？

Question

因此，我有一个类似于以下所示的数据：

ID       TEXT  ReferenceTEXT  TextID  
 1        Yo        NA         NA
 2       Cool       Yup        5
 3       Nice       NA         NA
 4       Phat       Yup        5       
 5       Yup        Phat       4       
 6       Boss       NA         NA       
 7       Yay        Phat       4     

通过在match中使用dataframe$TextID <- match(dataframe$ReferenceText,dataframe$Text, incomparables=NA)

我为TextID提取了ReferenceText。现在，我想在一个名为TextID的新列下获得SequenceID的序列/等级，如下所示：

 ID       TEXT  ReferenceText  TextID  SequenceID
 1        Yo        NA         NA         NA
 2       Cool       Yup        5          5-1
 3       Nice       NA         NA         NA
 4       Phat       Yup        5          5-2
 5       Yup        Phat       4          4-1
 6       Boss       NA         NA         NA
 7       Yay        Phat       4          4-2

但我该怎么做呢？完成这项任务最实际的方法是什么？这种解决方案是需要一个数据框架的160,000+观测。

Answer 1

在base R中

df$SequenceID <- paste(df$TextID, ave(df$TextID, df$TextID, FUN=seq_along), sep="-")
is.na(df$SequenceID) <- is.na(df$TextID)
df
#   ID TEXT ReferenceTEXT TextID SequenceID
# 1  1   Yo          <NA>     NA       <NA>
# 2  2 Cool           Yup      5        5-1
# 3  3 Nice          <NA>     NA       <NA>
# 4  4 Phat           Yup      5        5-2
# 5  5  Yup          Phat      4        4-1
# 6  6 Boss          <NA>     NA       <NA>
# 7  7  Yay          Phat      4        4-2

使用ave，创建类似id的序列并将其与id粘贴在一起。然后定义正确的NA值。

更新

为了获得更清晰的外观，您可以使用transform创建新列并将其赋值在一行中，并根据需要删除NA字符串：

newdf <- transform(df, SequenceID = paste(TextID, ave(TextID, TextID, FUN=seq_along), sep="-"))
is.na(newdf$SequenceID) <- is.na(df$TextID)

Answer 2

尝尝这个

library(dplyr)
dataframe %>% 
  group_by(ReferenceTEXT) %>% 
  mutate(SequenceID = ifelse(is.na(TextID), NA_character_, paste(TextID, seq_len(n()), sep="-")))
# Source: local data frame [7 x 5]
# Groups: ReferenceTEXT [3]
# 
# ID   TEXT ReferenceTEXT TextID     SequenceID
# (int) (fctr)        (fctr)  (int) (chr)
# 1     1     Yo            NA     NA    NA
# 2     2   Cool           Yup      5   5-1
# 3     3   Nice            NA     NA    NA
# 4     4   Phat           Yup      5   5-2
# 5     5    Yup          Phat      4   4-1
# 6     6   Boss            NA     NA    NA
# 7     7    Yay          Phat      4   4-2