每当列值更改时，如何使用`dplyr`来创建一个新组？

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了每当列值更改时，如何使用`dplyr`来创建一个新组？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

我有一个检测事件的数据框，其中的列提供了个人的标签ID（标签），检测开始时间（StartDateTime_UTC），检测结束时间（EndDateTime_UTC）和位置。

我想汇总并总结每个Tag的此数据框，以及每次位置发生变化时的摘要。对于每个标签和每个更改，我想使用min（StartDateTime_UTC）和max（EndDateTime_UTC）。不幸的是，每次更改没有固定数量的记录，因此简单的汇总无法使用。

有3个可能的位置，如果它们有区别，“ IN”，“ OUT”，“ OVERLAP”

如果可能，我希望使用软件包dplyr的解决方案。

对于下面提供的数据，输出看起来像这样：

      Tag   StartDateTime_UTC     EndDateTime_UTC location
1 5004.24 2014-10-15 15:26:16 2014-10-17 07:12:19       IN
2 5004.24 2014-10-17 07:15:43 2014-10-21 02:12:29      OUT

示例数据：

structure(list(Tag = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("5004.24", 
"5010.04", "5011.03", "5011.07", "5017.06", "5025.22", "5025.26", 
"5032.24", "5038.04", "5039.03", "5039.07", "5045", "5053.26", 
"5067.07", "5073.06", "5074.16", "5088.11", "5094.04", "5101.06", 
"5116.24", "5123.03", "5123.07", "5150.04", "5157.06", "5165.22", 
"5172.24", "5179.03", "5179.07", "5186.16", "5200.11", "5206.31", 
"5214.16", "5228.24", "5235", "5242.16", "5249", "5256.24", "5263.07", 
"5270.16", "5284.11", "5290.31", "5298.16", "5312.11", "5318.04", 
"5326.16", "5340.11", "5347.07", "5361.26", "5368.24", "5374.04", 
"5375.03", "5375.07", "5381.06", "5402.31", "5403.07", "5431.07", 
"5438.16", "5445.26", "5465.06", "5480.24", "5487.03", "5487.07", 
"5493.06", "5501.22", "5514.31", "5536.11", "5542.31", "5550.16", 
"5557.22", "5564.24", "5570.04", "5571.03", "5571.07", "5577", 
"5585.26", "5592.11", "5599.15", "5605.06", "5620.11", "5626.31", 
"5627.15", "5641.22", "5641.26", "5648.11", "5654.31", "5662.16", 
"5676.24", "5682.04", "5683.03", "5683.07", "5690.16", "5697.22", 
"5697.26", "5704.11", "5710.04", "5717.06", "5732.11", "5738.31", 
"5739.15", "5744.11", "5746.16", "5753", "5760.24", "5766.31", 
"5767.01", "5774.16", "5781.22", "5788.11", "5794.31", "5802.16", 
"5816.11", "5822.04", "5823.15", "5829.06", "5837.26", "5844.24", 
"5851.03", "5851.07", "5857.06", "5858.16", "5865.22", "5872.24", 
"5878.31", "5879.03", "5879.07", "5886.16", "5893.22", "5900.24", 
"5906.31", "5907.01", "5914.16", "5921.22", "5928.24", "5934.31", 
"5935.01", "5949.26", "5956.24", "5990.31", "5991.07", "5998.16", 
"6012.24", "6018.04", "6019.03", "6019.07", "6025.06", "6033.26", 
"6040.24", "6046.04", "6047.01", "6053", "6061", "6068.24", "6075.01", 
"6096.11", "6102.31", "6103.07", "6124.11", "6130.31", "6131.15", 
"6145.26", "6158.04", "6159.07", "6165.06", "6173.22", "6180.11", 
"6186.31", "6187.15", "6201.22", "6208.24", "6214.04", "6215.01", 
"6221.06", "6236.11", "6242.31", "6264.11", "6270.04", "6277.06", 
"6285.26", "6292.24", "6298.04", "6299.03", "6299.07", "6305.06", 
"6320.11", "6326.31", "6327.15", "6341.26", "6348.11", "6355.15", 
"6361.06", "6376.11", "6382.04", "6383.15", "6389.06", "6404.24", 
"6410.31", "6411.03", "6411.07", "6425.22", "6425.26", "6432.24", 
"6438.31", "6439.03", "6460.11", "6474.16", "6488.11", "6494.04", 
"6495.15", "6501.06", "6502.16", "6509.22", "6516.24", "6523.01", 
"6529.06", "6537.26", "6544.24", "6550.31", "6551.03", "6551.07", 
"6558.16", "6572.24", "6578.31", "6579.03", "6579.07", "6600.24", 
"6606.31", "6607.03", "6607.07", "6614.16", "6621.26", "6628.11", 
"6634.31", "6635.15", "6649.26", "6656.24", "6662.31", "6663.03", 
"6663.07", "6670.16", "6684.11", "6690.31", "6691.15", "6698.16", 
"6705.22", "6712.24", "6718.31", "6719.07", "6746.04", "6747.07", 
"6753.06", "6768.24", "6775.01", "6796.24", "6803.03", "6803.07", 
"6809.06", "6824.24", "6831.03", "6838.16", "6845", "6852.24", 
"6858.04", "6859.03", "6859.07", "6873.26", "6886.04", "6887.07", 
"6893.06", "6894.16", "6901.22", "6915.07", "6921.06", "6936.11", 
"6942.04", "6943.15", "6949.06", "6964.11", "6970.04", "6971.15", 
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"7132.11", "7153.22", "7167.07", "7173.06", "7188.11", "7194.31", 
"7195.15", "7216.24", "7222.31", "7223.03", "7223.07", "7244.24", 
"7250.31", "7251.03", "7251.07", "7278.04", "7285.06", "7286.16", 
"7300.11", "7306.31", "7321.26", "7328.24", "7334.31", "7335.01", 
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1413505675, 1413506416, 1413507016, 1413507614, 1413509025, 1413510877, 
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"9743.07", "9757.26", "9764.24", "9770.31", "9771.07", "9785.22", 
"9785.26", "9792.24", "9798.31", "9813.22", "9820.24", "9826.04", 
"9827.03", "9827.07", "9833.06", "9841.22", "9848.11", "9855.15", 
"9862.16", "9869.26", "9876.24", "9882.31", "9890.16", "9897.26", 
"9904.24", "9911.07", "9917.06", "9939.03", "9939.07", "9967.07", 
"9973.06", "9988.24", "9995.01"), class = "factor"), .rows = list(
    1:101)), row.names = c(NA, -1L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df", "tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))````
答案

据我所知，您对前面的行没有相同位置的行感兴趣。可以通过location != lag(location)简单地告诉您位置是否已更改来完成。对于第一行，该值将丢失，因此我们需要指定一个默认值，该默认值只是向量中的第一个值。现在，为了将ID分配给位置变化之间的观察数据块，我们可以在新构建的逻辑向量上使用cumsum。最终代码如下所示：

example_data %>% 
  mutate(
    LocationChange = cumsum(location != lag(location, def = first(location)))
  ) %>% 
  group_by(Tag, LocationChange, location) %>% 
  summarise(
    StartDateTime_UTC = min(StartDateTime_UTC),
    EndDateTime_UTC = max(EndDateTime_UTC)
  ) %>% 
  ungroup()

给出预期的输出。

以上是关于每当列值更改时，如何使用`dplyr`来创建一个新组？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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