durch Füllen Gruppen in einem data.frame

Question

Hier mein Beispiel data.frame:

df = read.table(text = 'ID Day Count Count_group 
       18 1933 6 15 
       33 1933 6 15 
       37 1933 6 15 
       18 1933 6 15 
       16 1933 6 15 
       11 1933 6 15 
       111 1932 5 9 
       34 1932 5 9 
       60 1932 5 9 
       88 1932 5 9 
       18 1932 5 9 
       33 1931 3 4 
       13 1931 3 4 
       56 1931 3 4 
       23 1930 1 1 
       6 1800 6 12 
       37 1800 6 12 
       98 1800 6 12 
       52 1800 6 12 
       18 1800 6 12 
       76 1800 6 12 
       55 1799 4 6 
       6 1799 4 6 
       52 1799 4 6 
       133 1799 4 6 
       112 1798 2 2 
       677 1798 2 2 
       778 888  4 8 
       111 888  4 8 
       88 888  4 8 
       10 888  4 8 
       37 887  2 4 
       26 887  2 4 
       8 886  1 2 
       56 885  1 1 
       22 120  2 6 
       34 120  2 6 
       88 119  1 6 
       99 118  2 5 
       12 118  2 5 
       90 117  1 3 
       22 115  2 2 
       99 115  2 2', header = TRUE) 

Count Spalte die Anzahl der ID Beobachtungen innerhalb eines Day zeigt; Count_group zeigt die Anzahl der ID Beobachtungen innerhalb einer Day und ihre vorherigen 4 Tage.

Ich muss df erweitern, um alle Tage innerhalb jeder Count_group Episoden zu haben.

Erwartete Ausgabe:

ID Day Count Count_group 
18 1933 6 15 
33 1933 6 15 
37 1933 6 15 
18 1933 6 15 
16 1933 6 15 
11 1933 6 15 
111 1932 5 15 
34 1932 5 15 
60 1932 5 15 
88 1932 5 15 
18 1932 5 15 
33 1931 3 15 
13 1931 3 15 
56 1931 3 15 
23 1930 1 15 
6 1800 6 12 
37 1800 6 12 
98 1800 6 12 
52 1800 6 12 
18 1800 6 12 
76 1800 6 12 
55 1799 4 12 
6 1799 4 12 
52 1799 4 12 
133 1799 4 12 
112 1798 2 12 
677 1798 2 12 
111 1932 5 9 
34 1932 5 9 
60 1932 5 9 
88 1932 5 9 
18 1932 5 9 
33 1931 3 9 
13 1931 3 9 
56 1931 3 9 
23 1930 1 9 
778 888 4 8 
111 888 4 8 
88 888 4 8 
10 888 4 8 
37 887 2 8 
26 887 2 8 
8 886 1 8 
56 885 1 8 
55 1799 4 6 
6 1799 4 6 
52 1799 4 6 
133 1799 4 6 
112 1798 2 6 
677 1798 2 6 
22 120 2 6 
34 120 2 6 
88 119 1 6 
88 119 1 6 
99 118 2 6 
12 118 2 6 
99 118 2 6 
12 118 2 6 
90 117 1 6 
90 117 1 6 
22 115 2 6 
99 115 2 6 
99 118 2 5 
12 118 2 5 
90 117 1 5 
22 115 2 5 
99 115 2 5 
33 1931 3 4 
13 1931 3 4 
56 1931 3 4 
23 1930 1 4 
37 887 2 4 
26 887 2 4 
8 886 1 4 
56 885 1 4 
90 117 1 3 
22 115 2 3 
99 115 2 3 
112 1798 2 2 
677 1798 2 2 
8 886 1 2 
56 885 1 2 
22 115 2 2 
99 115 2 2 
23 1930 1 1 
56 885 1 1 

Erklärung der Ausgabe:

1) Tag 1933 6-IDs auf diesem genauen Tag (Count col) und 15 IDs insgesamt von Tag 1933 bis Tag bekommen hat 1929 (Count_group col). Der Wert 15 kommt von 6 (Tag 1933) + 5 (1932) + 3 (1931) + 1 (1930) + 0 (1929). Also habe ich in der Ausgabe alle verbleibenden Tage innerhalb der Count_group = 15 Episode hinzugefügt.

2) Nächster Tag in absteigender Reihenfolge ist 1932. Mit 5 IDs an diesem genauen Tag und 9 IDs insgesamt von Tag 1932 bis Tag 1928. Der Wert 9 ergibt sich aus 5 (1932) + 3 (1931) + 1 (1930) + 0 (1929) + 0 (1928). Und in der Ausgabe (Zeile 28) sehen Sie die komplette Episode des Tages 1932 (5 Tage) mit insgesamt 9 Zeilen.

3) Next Day 1931..etc ist, etc ..

Der Ausgang data.frame rangiert von Count_group und Tag, beide fallend = TRUE.

Ich versuche einen Code zu erstellen, der nicht nur für ein 5-Tage-Fenster (wie oben) funktioniert, sondern für ein beliebiges Zeitfenster von n Tagen.

Haben Sie Vorschläge?

Dank

Answer 1

diese ausprobieren und mir sagen, ob dies ist, was Sie dachten:

# First I split the dataframe by each day using split() 
duplicates <- lapply(split(df, df$Day), function(x){ 
    if(nrow(x) != x[1,"Count_group"]) { # check if # of rows != the number you want 
    x[rep(1:nrow(x), length.out = x[1,"Count_group"]),] # repeat them until you get it 
    } else { 
    x 
    } 
}) 

df2 <- do.call("rbind.data.frame", duplicates) # turn the list back into a dataframe 
df3 <- df2[order(df2[,"Count_group"], df2[,"Day"], decreasing = T), ] # orderby Day & count 
rownames(df3) <- NULL # names back to 1:X instead of the generated ones 
df3 # the result