给定条件，将值从一列复制到下一列
我有如下二进制数据：
ID <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
Q0 <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0)
Q1 <- c(0, 1, 0, 0, NA, 1)
Q2 <- c(0, NA, 1, 0, NA, 1)
Q3 <- c(0, NA, NA, 1, NA, 1)
Q4 <- c(0, NA, NA, 1, NA, 1)
dta <- data.frame(ID, Q0, Q1, Q2, Q3, Q4)
如果其中一列中的行为1，则所有后续列也应为1。如果有0或NA，则下一列应保持原样。我编写了以下代码：
dta2 <- dta %>%
mutate(Q2 = case_when(Q1 == 1 ~ 1,
TRUE ~ Q2))
dta3 <- dta2 %>%
mutate(Q3 = case_when(Q2 == 1 ~ 1,
TRUE ~ Q3))
dta4 <- dta3 %>%
mutate(Q4 = case_when(Q3 == 1 ~ 1,
TRUE ~ Q4))
它工作正常，输出看起来像预期的：
ID Q0 Q1 Q2 Q3 Q4
A 0 0 0 0 0
B 0 1 1 1 1
C 0 0 1 1 1
D 0 0 0 1 1
E 0 NA NA NA NA
F 0 1 1 1 1
我的问题是：有没有更优雅的方法？也许使用应用，甚至是for循环？
共有3个答案
通过循环保持简单：
for (i in 3:ncol(dta)) dta[[i]][dta[[i-1]] == 1] <- 1
# ID Q0 Q1 Q2 Q3 Q4
# 1 A 0 0 0 0 0
# 2 B 0 1 1 1 1
# 3 C 0 0 1 1 1
# 4 D 0 0 0 1 1
# 5 E 0 NA NA NA NA
# 6 F 0 1 1 1 1
带有dplyr数据。表灵感来源于尤里：
library(dplyr)
library(data.table)
setDT(dta)
dta[, (names(dta)[-1]) := as.list(cumany(.SD == 1)), by = ID]
我还发现了一个关于旋转的例子：
library(tidyr)
library(dplyr)
dta %>%
pivot_longer(-ID) %>%
group_by(ID) %>%
mutate(value2 = value) %>%
fill(value2) %>%
mutate(value = ifelse(value2 == 0, value, value2)) %>%
select(-value2) %>%
pivot_wider(names_from = name, values_from = value)
ID Q0 Q1 Q2 Q3 Q4
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 0 0 0 0 0
2 B 0 1 1 1 1
3 C 0 0 1 1 1
4 D 0 0 0 1 1
5 E 0 NA NA NA NA
6 F 0 1 1 1 1
带有na的选项。locf
library(zoo)
i1 <- do.call(pmax, c(dta[-1], na.rm = TRUE))!= 0
dta[-1][i1,] <- t(na.locf(as.data.frame(t(dta[-1][i1,]))))
-输出
> dta
ID Q0 Q1 Q2 Q3 Q4
1 A 0 0 0 0 0
2 B 0 1 1 1 1
3 C 0 0 1 1 1
4 D 0 0 0 1 1
5 E 0 NA NA NA NA
6 F 0 1 1 1 1
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问题内容： 这个问题已经被问了很多遍了，而且似乎对其他人也有用，但是，当我从不同的DataFrame复制列（并且长度相同）时，我得到了值。 我需要这样 我尝试了以下方法 我得到以下内容 问题答案： 您的DataFrames的索引是不同的 （相应地，每列 的索引也不同 ），因此，当尝试将一个DataFrame的列分配给另一列时， pandas会尝试对齐索引，但这样做会失败，请插入NaN。 考虑以下示
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