如何創建一個依賴於另一個變量的任意數值前一個值的啞元？

Question

如何創建一個依賴於其他變量的所有先前值的虛擬物，其中以前值的數目是任意的？

我的數據如下所示：

library(data.table) 
dt <- data.table(from = as.Date(c("20020101", "20030101", "20040101", "20050101", 
            "20010101", "20020101", "20030101", "20040101", "20050101"), "%Y%m%d"), 
       to = as.Date(c("20031231", "20041231", "20051231", "20061231", 
           "20021231", "20031231", "20041231", "20051231", "20061231"), "%Y%m%d"), 
       id = as.factor(c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2)), 
       cond = c(F, F, T, F, F, T, T, T, F)) 

> dt 
     from   to id cond 
1: 2002-01-01 2003-12-31 1 FALSE 
2: 2003-01-01 2004-12-31 1 FALSE 
3: 2004-01-01 2005-12-31 1 TRUE 
4: 2005-01-01 2006-12-31 1 FALSE 
5: 2001-01-01 2002-12-31 2 FALSE 
6: 2002-01-01 2003-12-31 2 TRUE 
7: 2003-01-01 2004-12-31 2 TRUE 
8: 2004-01-01 2005-12-31 2 TRUE 
9: 2005-01-01 2006-12-31 2 FALSE 

我需要做的就是創建一個虛擬的地方爲dum = 1如果cond == TRUE任何s <= t和dum = 0如果cond == FALSE 0所有s <= t。

  from   to id cond dum 
1: 2002-01-01 2003-12-31 1 FALSE 0 
2: 2003-01-01 2004-12-31 1 FALSE 0 
3: 2004-01-01 2005-12-31 1 TRUE 1 
4: 2005-01-01 2006-12-31 1 FALSE 1 
5: 2001-01-01 2002-12-31 2 FALSE 0 
6: 2002-01-01 2003-12-31 2 TRUE 1 
7: 2003-01-01 2004-12-31 2 TRUE 1 
8: 2004-01-01 2005-12-31 2 TRUE 1 
9: 2005-01-01 2006-12-31 2 FALSE 1 

我試圖用滯後的工作，即創建N滯後每個id其中N是時間`數我是活着的，但是，由於個人沒有生命固定數量的週期這種方法太亂了。

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這是我試圖開發用於當所有i小號均存活對於相同量的週期（即，所有i小號均存活4個週期）

dt <- dt[1:8, ] 
dum <- c() 
# Iterate through all unique IDs 
for(i in unique(dt$id)){ 
    # Subset the data 
    dt.tmp <- dt[id == i, ] 
    N <- nrow(dt.tmp)-1 
    nm <- paste("lag.cond", 1:N, sep = "") 
    # iterate through all periods and lag cond 
    for(j in 1:N){ 
    dt.tmp[, (nm[j]) := shift(.SD, n = j), by = id, .SDcols = "cond"] 
    } 
    # If any of the lags are == TRUE => set dum to 1 
    dt.tmp[, dum := ifelse(cond | lag.cond1 | lag.cond2 | lag.cond3, 1, 0)] 
    dt.tmp[is.na(dum), dum := 0] 
    dum <- append(dum, dt.tmp$dum) 
} 
dt[, dum := dum] 
dt 

Answer 1

假設一個代碼COND的實例== TRUE觸發器達姆= 1，則可以使用的cumsum一個不太知名的朋友，cummax它返回一個變量的累積最大：

dt[, dum := cummax(as.integer(cond)), by="id"] 

或者用背蜱語法:=

dt[, `:=`(dum=cummax(as.integer(cond))), by="id"] 

由於@Frank指出的那樣，你不需要as.integer功能，因爲cummax將強制邏輯COND到自身的整數。這會縮短您的代碼到

dt[, dum := cummax(cond), by="id"] 

在增加可讀性的第一個版本。