Большое спасибо.
ая сэтот ТАК вопрос.
примерdata.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 Col показывает общее количествоID значения для каждогоDay иCount_group Кол показывает суммуID значения для каждогоDay, Day - 1, Day -2, Day -3 а такжеDay -4.
например 1933 =Count_group 15 потому чтоCount 6 (1933) +Count 5 (1932) +Count 3 (1931) +Count 1 (1930) +Count 0 (1929).
Что мне нужно сделать, это создать дублированные наблюдения для каждогоCount_group и добавить их к нему, чтобы показать для каждогоCount_group егоDay, Day - 1, Day -2, Day -3 а такжеDay -4.
напримерCount_group = 15 состоит из значений счетчикаDay 1933, 1932, 1931, 1930 (и 1929df). Таким образом, пять дней должны быть включены вCount_group = 15. Следующий будетCount_group = 9, составлено к 1932, 1931, 1930, 1929 и 1928 годам; так далее...
Желаемый вывод:
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
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
33 1931 3 4
13 1931 3 4
56 1931 3 4
23 1930 1 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 12
6 1799 4 12
52 1799 4 12
133 1799 4 12
112 1798 2 12
677 1798 2 12
55 1799 4 6
6 1799 4 6
52 1799 4 6
133 1799 4 6
112 1798 2 6
677 1798 2 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 8
26 887 2 8
8 886 1 8
56 885 1 8
37 887 2 4
26 887 2 4
8 886 1 4
56 885 1 4
8 886 1 2
56 885 1 2
56 885 1 1
22 120 2 6
34 120 2 6
88 119 1 6
99 118 2 6
12 118 2 6
90 117 1 6
88 119 1 6
99 118 2 6
12 118 2 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
90 117 1 3
22 115 2 3
99 115 2 3
22 115 2 2
99 115 2 2
(обратите внимание, что разные группы по 5 дней были разделены пустой строкой, чтобы сделать их более понятными)
У меня есть разные data.frames, которые сгруппированы по n дням, и поэтому я хотел бы адаптировать код (немного изменив его) специально для каждого из них.
Спасибо