отаю, чтобы посчитать вхождения уникальных значений в моих группах,id, Я смотрю наTF, когдаTF изменения, которые я хочу считать как вперед, так и назад с этого момента. Этот счет должен быть сохранен в новой переменнойPM#, так чтоPM# содержит как плюс, так и минуск каждой уникальной смене вTF, Из того, что я собрал, мне нужно использоватьrleно я вроде застрял.

Я сделал этот рабочий пример, чтобы проиллюстрировать мою проблему.

У меня есть эти данные

df <- structure(list(id = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 
7L, 7L, 7L, 7L), TF = c(NA, 0L, NA, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, NA, 0L, 
0L, NA, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, NA, NA, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("id", "TF"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-30L))

Это своего рода данные, которые я вижу

df[c(1:12,19:30),]
#>    id TF
#> 1   0 NA
#> 2   0  0
#> 3   0 NA
#> 4   0  0
#> 5   0  0
#> 6   0  1
#> 7   0  1
#> 8   0  1
#> 9   0 NA
#> 10  0  0
#> 11  0  0
#> 12  1 NA
#> 19  1 NA
#> 20  7 NA
#> 21  7  0
#> 22  7  0
#> 23  7  1
#> 24  7  0
#> 25  7  0
#> 26  7  1
#> 27  7  0
#> 28  7  1
#> 29  7  1
#> 30  7  1

Я начал вмешиваться сave, cumsum и сrle, но еще не решили это так.

df$PM01 <- with(df, ifelse(is.na(TF), NA, 1))
df$PM01 <- with(df, ave(PM01, TF, id, FUN=cumsum))

with(df, tapply(TF, rep(rle(id)[[2]], rle(id)[[1]]), count))

Это то, что я пытаюсь получить,

dfa <- structure(list(id = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 
7L, 7L, 7L, 7L), TF = c(NA, 0L, NA, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, NA, 0L, 
0L, NA, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, NA, NA, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 1L, 1L, 1L), PM1 = c(NA, -3L, NA, -2L, -1L, 1L, 2L, 3L, NA, 
NA, NA, NA, -3L, -2L, -1L, 1L, 2L, 3L, NA, NA, -2L, -1L, 1L, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), PM2 = c(NA, NA, NA, NA, NA, -3L, 
-2L, -1L, NA, 1L, 2L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, -1L, 1L, 2L, NA, NA, NA, NA, NA), PM3 = c(NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, -2L, -1L, 1L, NA, NA, NA, NA), PM4 = c(NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, -1L, 1L, NA, NA, NA), PM5 = c(NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, -1L, 1L, 2L, 3L)), .Names = c("id", 
"TF", "PM1", "PM2", "PM3", "PM4", "PM5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-30L))

dfa[c(1:12,19:30),]
#>    id TF PM1 PM2 PM3 PM4 PM5
#> 1   0 NA  NA  NA  NA  NA  NA
#> 2   0  0  -3  NA  NA  NA  NA
#> 3   0 NA  NA  NA  NA  NA  NA
#> 4   0  0  -2  NA  NA  NA  NA
#> 5   0  0  -1  NA  NA  NA  NA
#> 6   0  1   1  -3  NA  NA  NA
#> 7   0  1   2  -2  NA  NA  NA
#> 8   0  1   3  -1  NA  NA  NA
#> 9   0 NA  NA  NA  NA  NA  NA
#> 10  0  0  NA   1  NA  NA  NA
#> 11  0  0  NA   2  NA  NA  NA
#> 12  1 NA  NA  NA  NA  NA  NA
#> 19  1 NA  NA  NA  NA  NA  NA
#> 20  7 NA  NA  NA  NA  NA  NA
#> 21  7  0  -2  NA  NA  NA  NA
#> 22  7  0  -1  NA  NA  NA  NA
#> 23  7  1   1  -1  NA  NA  NA
#> 24  7  0  NA   1  -2  NA  NA
#> 25  7  0  NA   2  -1  NA  NA
#> 26  7  1  NA  NA   1  -1  NA
#> 27  7  0  NA  NA  NA   1  -1
#> 28  7  1  NA  NA  NA  NA   1
#> 29  7  1  NA  NA  NA  NA   2
#> 30  7  1  NA  NA  NA  NA   3