R以前の出現に基づいて変数を増やす

Question

私は日によって注文されたレストラン検査のデータフレームを持っています。観察ごとに2つの変数を追加して、このレストランに何回検査をしたか、また何回失敗したかを記録します。私はforループの使用を避けたいと思いますが、これをどうやって行うべきかわかりません。基本的に、私は現在、下のデータフレームの最初の3つの列からなるデータフレームを持っており、最後の2つの列を追加したいと考えています。

初期データフレーム

Restaurant_ID Date   Result 
    1    01/02/2011 Pass 
    2    02/05/2011 Pass 
    3    04/07/2011 Fail 
    1    09/05/2011 Fail 
    2    03/13/2012 Pass 
    1    08/25/2012 Fail 
    2    09/25/2012 Pass 
    3    01/05/2013 Pass 

所望の出力1

Restaurant_ID Date   Result total_inspect failed_inspect 
1    01/02/2011 Pass  1    0 
2    02/05/2011 Pass  1    0 
3    04/07/2011 Fail  1    1 
1    09/05/2011 Fail  2    1 
2    03/13/2012 Pass  2    0 
1    08/25/2012 Fail  3    2 
2    09/25/2012 Pass  3    0 
3    01/05/2013 Pass  2    1 

編集：私は、私が実際に最後の2つの列が全体の数を反映したいと前に点検を失敗したことを実現しました現在の観測。だから私は実際に何をしたい

所望の出力2

Restaurant_ID Date   Result past_inspect past_failed_inspect 
    1    01/02/2011 Pass  0    0 
    2    02/05/2011 Pass  0    0 
    3    04/07/2011 Fail  0    0 
    1    09/05/2011 Fail  1    0 
    2    03/13/2012 Pass  1    0 
    1    08/25/2012 Fail  2    1 
    2    09/25/2012 Pass  2    0 
    3    01/05/2013 Pass  1    1 

Answer 1

このソリューションは、パッケージtidyverseとlubridateから関数を使用しています。

# Create the example data frame 
dt1 <- read.csv(text = "Restaurant_ID,Date,Result 
1,01/02/2011,Pass 
2,02/05/2011,Pass 
3,04/07/2011,Fail 
1,09/05/2011,Fail 
2,03/13/2012,Pass 
1,08/25/2012,Fail 
2,09/25/2012,Pass 
       3,01/05/2013,Pass", 
       stringsAsFactors = FALSE) 

# Load packages 
library(tidyverse) 
library(lubridate) 

dt2 <- dt1 %>% 
    # Convert the Date column to Date class 
    mutate(Date = mdy(Date)) %>% 
    # Sort the data frame based on Restaurant_ID and Date 
    arrange(Restaurant_ID, Date) %>% 
    # group the data by each restaurant ID 
    group_by(Restaurant_ID) %>% 
    # Create a column showing total_inspect 
    mutate(total_inspect = 1:n()) %>% 
    # Create a column showing fail_result, fail is 1, pass is 0 
    mutate(fail_result = ifelse(Result == "Fail", 1, 0)) %>% 
    # Calculate the cumulative sum of fail_result 
    mutate(failed_inspect = cumsum(fail_result)) %>% 
    # Remove fail_result 
    select(-fail_result) %>% 
    # Sort the data frame by Date 
    arrange(Date) 

編集：

dt3 <- dt2 %>% 
    mutate(past_inspect = ifelse(total_inspect == 0, 0, total_inspect - 1)) %>% 
    mutate(past_failed_inspect = ifelse(Result == "Fail" & failed_inspect != 0, 
             failed_inspect - 1, 
             failed_inspect)) %>% 
    select(-total_inspect, -failed_inspect)