Czy istnieje odpowiednik dplyr dla data.table :: rleid?

Question

data.table oferuje ładne funkcji wygodę, rleid:

library(data.table) 
DT = data.table(grp=rep(c("A", "B", "C", "A", "B"), c(2, 2, 3, 1, 2)), value=1:10) 
rleid(DT$grp) 
# [1] 1 1 2 2 3 3 3 4 5 5 

mogę naśladować ten w bazie R z: (?)

df <- data.frame(DT) 
rep(seq_along(rle(df$grp)$values), times = rle(df$grp)$lengths) 
# [1] 1 1 2 2 3 3 3 4 5 5 

Czy ktoś wie o dplyr równoważne lub jest "najlepszy" sposób, aby utworzyć zachowanie rleid z dplyr jest zrobić coś jak następuje

library(dplyr) 

my_rleid = rep(seq_along(rle(df$grp)$values), times = rle(df$grp)$lengths) 

df %>% 
    mutate(rleid = my_rleid) 

Answer 1

Można po prostu zrobić (jeśli masz zarówno data.table i dplyr załadowanego):

DT <- DT %>% mutate(rlid = rleid(grp)) 

to daje:

> DT 
    grp value rlid 
1: A  1 1 
2: A  2 1 
3: B  3 2 
4: B  4 2 
5: C  5 3 
6: C  6 3 
7: C  7 3 
8: A  8 4 
9: B  9 5 
10: B 10 5 

Jeżeli nie chcesz, aby załadować data.table osobno można również użyć (jak wspomniano przez @DavidArenburg w komentarzach):

DT <- DT %>% mutate(rlid = data.table::rleid(grp)) 

I jako @RichardScriven powiedział w cześć s skomentować można po prostu skopiować/ukraść go:

myrleid <- data.table::rleid 

Answer 2

Jeśli chcesz używać tylko zasady R i dplyr, lepszym sposobem jest zakończyć swoją własną wersję jednego lub dwóch linii rleid() jako funkcję i następnie stosuj to, kiedy tylko tego potrzebujesz.

library(dplyr) 

myrleid <- function(x) { 
    x <- rle(x)$lengths 
    rep(seq_along(x), times=x) 
} 

## Try it out 
DT <- DT %>% mutate(rlid = myrleid(grp)) 
DT 
# grp value rlid 
# 1: A  1 1 
# 2: A  2 1 
# 3: B  3 2 
# 4: B  4 2 
# 5: C  5 3 
# 6: C  6 3 
# 7: C  7 3 
# 8: A  8 4 
# 9: B  9 5 
#10: B 10 5 

Answer 3

Można to zrobić za pomocą funkcji lag z dplyr.

DT <- 
    DT %>% 
    mutate(rleid = (grp != lag(grp, 1, default = "asdf"))) %>% 
    mutate(rleid = cumsum(rleid)) 

daje

> DT 
    grp value rleid 
1: A  1  1 
2: A  2  1 
3: B  3  2 
4: B  4  2 
5: C  5  3 
6: C  6  3 
7: C  7  3 
8: A  8  4 
9: B  9  5 
10: B 10  5