data.tableの遅れたグループで一致する

Question

IDが以前のグループに存在するかどうかを示す新しい列を作成しようとしています。私のデータは次のとおりです：

data <- data.table(ID = c(1:3, c(9,2,3,4),c(5,1)), 
        groups = c(rep(c("a", "b", "c"), c(3, 4,2)))) 
    ID groups 
1: 1  a 
2: 2  a 
3: 3  a 
4: 9  b 
5: 2  b 
6: 3  b 
7: 4  b 
8: 5  c 
9: 1  c 

遅れたグループを指定する方法がわかりません。私はshiftを使用しようとしましたが、それは働いていない：

data[,.(ID=ID,match_lagged=ID %in% shift(ID)),by=groups] 

は、ここに私の望ましい結果です。

前のグループがないため、最初の3行は一致しません。 FALSEはこれらの3つの行に対しても機能します。 ID = 4（グループb）はグループaと一致しません。 ID = 5（グループc）はグループbと一致しません。

グループcのID 1はグループbと一致しないため、グループaに存在していても偽である必要があります。このため、duplicated(data$ID)は機能しません。グループのデータは、以前のグループと一致する必要があります。

groups ID match_lagged 
1:  a 1   NA 
2:  a 2   NA 
3:  a 3   NA 
4:  b 9   FALSE 
5:  b 2   TRUE 
6:  b 3   TRUE 
7:  b 4   FALSE 
8:  c 5   FALSE 
9:  c 1   FALSE 

dplyr解決策も機能します。

Answer 1

これは機能します。そこに簡単ソリューションおそらくです：

data <- data.frame(ID = c(1:3, 1:4,c(5,1)), 
        groups = c(rep(c("a", "b", "c"), c(3, 4,2)))) 

z <- data %>% group_by(groups) %>% summarize(all_vals = list(ID)) 
z <- z %>% mutate(lagged_id = lag(all_vals,1)) 

match_lagged <- lapply(1:nrow(z) , function(x) { 
    (z$all_vals[x] %>% unlist) %in% (z$lagged_id[x] %>% unlist) 
}) 

data$match_lagged = match_lagged %>% unlist 

Answer 2

数グループが、その後、diffは、各IDための1に等しいかどうかを確認します。

data[, grp.id := .GRP, by = groups] 
data[, match_lagged := c(FALSE, diff(grp.id) == 1), by = ID][ 
    grp.id == 1, match_lagged := NA][] 
# ID groups grp.id match_lagged 
#1: 1  a  1   NA 
#2: 2  a  1   NA 
#3: 3  a  1   NA 
#4: 9  b  2  FALSE 
#5: 2  b  2   TRUE 
#6: 3  b  2   TRUE 
#7: 4  b  2  FALSE 
#8: 5  c  3  FALSE 
#9: 1  c  3  FALSE 

これは、それぞれのグループでそれぞれIDが1回しか見つからないことを前提としています。