累计计算一次情况连续发生了多少次

Question

在data.table (或data.frame)中，如何计算连续发生这种情况的“累计”次数？

为了说明，

DT <- data.table(A=c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 B=c(1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1))

如果我想添加一个列C，它指示

• 如果(A==B)，将1添加到当前行的值中。
• 如果(A!=B)，用0重新开始

所以答案是

DT <- data.table(A=c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 B=c(1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1),
                 C=c(1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1)]

这似乎很简单，但我似乎做不到。我猜它可以建立在这样的基础上？

DT[,C:=ifelse(A==B, ??, 0)]

而且，恐怕这是一个重复的问题，但找不到它。

Answer 1

我们可以使用rleid在'B‘上创建一个分组变量，然后用'B’乘行序列以创建'C‘。

DT[, C := seq_len(.N)*B, .(A, rleid(B))]
DT
#    A B C
# 1: 1 1 1
# 2: 1 0 0
# 3: 1 1 1
# 4: 1 1 2
# 5: 1 0 0
# 6: 1 1 1
# 7: 1 1 2
# 8: 1 1 3
# 9: 1 0 0
#10: 1 1 1
#11: 1 1 2
#12: 1 1 3
#13: 1 1 4
#14: 1 0 0
#15: 1 1 1

Answer 2

在ave R中使用base：

x <- with(dt, A==B)
cbind(dt, C = ave(x, cumsum(x == 0), FUN = cumsum))

   # A B C
 # 1: 1 1 1
 # 2: 1 0 0
 # 3: 1 1 1
 # 4: 1 1 2
 # 5: 1 0 0
 # 6: 1 1 1
 # 7: 1 1 2
 # 8: 1 1 3
 # 9: 1 0 0
# 10: 1 1 1
# 11: 1 1 2
# 12: 1 1 3
# 13: 1 1 4
# 14: 1 0 0
# 15: 1 1 1