Wie kann ich eine data.table-Spalte durch eine Sequenz ersetzen, die von einer anderen Spalte abhängt?

Question

Ich habe zwei Spalten ID und Trial. Die ID-Spalte ist mit NA s gefüllt. Die Spalte Trial beginnt bei 0 und endet mit einer arbritären Nummer (z. B. 1232), woraufhin die nächsten Testsequenzen mit 0 usw. beginnen. Mein Ziel ist es, eine eindeutige ID für jede Versuchsreihe zu erstellen.

Ich bin neu in R und erkennen, dass es mehrere Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen:

• Verwendung von zwei verschachtelten Schleifen
• Mit lapply zusammen mit einem abstrakten Funktionsaufruf oder (oder rapply?) (?) Griff
• mit nextElem vom iterator Paket zusammen mit Punkt 1 oder 2
• zuerst die Liste zu erzeugen und den Ersatz die Werte in einem zweiten Schritt, zum Beispiel mit zwei seq() basierend auf irgendeiner Art von Iteration auf Untergruppen: ex_data[subset]

Bisher habe ich die Zahl der Teilnehmer heraus ist:

N <- dim(filter(ex_data, Trial == 0))[1] 

Oder elegante:

N <- count(ex_data[Trial == 0]) 

Insbesondere ist es der bedingte Teil, mit dem ich kämpfe und was die am meisten R-ähnliche Lösung wäre.

Pseudocode:

IDs are 1:N 

while IDs < N+1 
    current + 1 
    while column Trial is > 0 
     ID is IDs[current] 
     next Trial 
    next Trial 

Wie kann ich die Entscheidung, wenn Schleifen über wie die apply Familie kompakten Ausdrücke zu benutzen? Wie erzeuge ich eine neue Sequenz basierend auf einer fast zyklischen Spalte?

Example Data (for generation see below) 


     id t 
[1,] NA 0 
[2,] NA 1 
[3,] NA 2 
[4,] NA 3 
[5,] NA 4 
[6,] NA 5 
[7,] NA 0 
[8,] NA 1 
[9,] NA 2 
[10,] NA 3 
[11,] NA 4 
[12,] NA 5 
[13,] NA 6 
[14,] NA 7 
[15,] NA 0 
[16,] NA 1 
[17,] NA 2 
[18,] NA 3 
[19,] NA 4 
[20,] NA 5 
[21,] NA 6 
[22,] NA 7 
[23,] NA 8 
[24,] NA 9 
[25,] NA 10 
[26,] NA 11 
[27,] NA 12 


# Generate Example Data 
t <- c(0:5, 0:7, 0:12) 
id <- rep(NA, length(t)) 
dta <- cbind(id, t) 
# Optional (using dtplyr) 
# dta <- tbl_df(dta) 

Answer 1

Lösung:

ex_data$ID <- cumsum(ex_data$Trial==0) 

Answer 2

Wir data.table Methoden verwenden

ex_data[, ID := cumsum(!Trial)]