문자가 반복 될 때까지 dplyr을 사용하여 이전 tibble 행의 문자를 연결하려고합니다. 문자가 반복되면 반복되는 문자를 사용하여 동일한 연결 프로세스를 다시 시작합니다. 다음은 소스 데이터 프레임 (df)의 실패한 문자 연결 시도 (df1)와 제안 된 연결 프로세스 (df2)의 원하는 결과를 보여주는 표현입니다.
내 시도에서 연결 프로세스는 bf를 만들 때 한 번만 발생하는 것으로 보입니다. 불행히도, 왜 그런지 잘 모르겠습니다. 나는 여전히 dplyr을 처음 접하기 때문에 매우 분명한 것을 놓친 것 같습니다. 또한이 문제를 해결하기위한 더 나은 접근법이 있다면 저의 지평과 지식을 넓힐 수있어서 기쁩니다.
library (tidyverse)
df <- tibble(id = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14),
cde =c("b","f","c","e","b","f","c","e","d","f","b","c","e","d"))
df
#> # A tibble: 14 x 2
#> id cde
#> <dbl> <chr>
#> 1 1 b
#> 2 2 f
#> 3 3 c
#> 4 4 e
#> 5 5 b
#> 6 6 f
#> 7 7 c
#> 8 8 e
#> 9 9 d
#> 10 10 f
#> 11 11 b
#> 12 12 c
#> 13 13 e
#> 14 14 d
df1 <- df %>%
mutate(cum_cde = "") %>%
mutate(cum_cde = if_else(id ==1,cde,cum_cde)) %>%
mutate(cum_cde = if_else(id > 1 & str_count(lag(cum_cde),(cde)) < 1,str_c(lag(cum_cde),cde,sep="",collapse=NULL),cde))
df1
#> # A tibble: 14 x 3
#> id cde cum_cde
#> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 1 b b
#> 2 2 f bf
#> 3 3 c c
#> 4 4 e e
#> 5 5 b b
#> 6 6 f f
#> 7 7 c c
#> 8 8 e e
#> 9 9 d d
#> 10 10 f f
#> 11 11 b b
#> 12 12 c c
#> 13 13 e e
#> 14 14 d d
df2 <- tibble(id = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14),
cde =c("b","f","c","e","b","f","c","e","d","f","b","c","e","d"),
result = c("b","bf","bfc","bfce","b","bf","bfc","bfce","bfced","f","fb","fbc","fbce","fbced"))
df2
#> # A tibble: 14 x 3
#> id cde result
#> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 1 b b
#> 2 2 f bf
#> 3 3 c bfc
#> 4 4 e bfce
#> 5 5 b b
#> 6 6 f bf
#> 7 7 c bfc
#> 8 8 e bfce
#> 9 9 d bfced
#> 10 10 f f
#> 11 11 b fb
#> 12 12 c fbc
#> 13 13 e fbce
#> 14 14 d fbced
<sup>Created on 2019-12-23 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v0.3.0)</sup>
for루프가 있는 옵션은 다음과 같습니다 .
library(stringr)
v1 <- character(nrow(df))
j <- 1
for(i in seq_len(nrow(df))) {
v1[i] <- paste(df$cde[unique(j:i)], collapse="")
if(str_count(v1[i], df$cde[i]) > 1) {
v1[i] <- df$cde[i]
j <- i
}
}
v1
#[1] "b" "bf" "bfc" "bfce"
#[5] "b" "bf" "bfc" "bfce" "bfced"
#[10]"f" "fb" "fbc" "fbce" "fbced"
또는 사용 accumulate
library(purrr)
library(dplyr)
df %>%
group_by(grp = cummax(str_count(accumulate(cde, str_c), cde))) %>%
mutate(result = accumulate(cde, str_c)) %>%
ungroup %>%
select(-grp)
# A tibble: 14 x 3
# id cde result
# <dbl> <chr> <chr>
# 1 1 b b
# 2 2 f bf
# 3 3 c bfc
# 4 4 e bfce
# 5 5 b b
# 6 6 f bf
# 7 7 c bfc
# 8 8 e bfce
# 9 9 d bfced
#10 10 f f
#11 11 b fb
#12 12 c fbc
#13 13 e fbce
#14 14 d fbced
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