如何按game分组标记DataFrame中possession值的行变更情况？

我有如下结构的DataFrame：

生成该数据的R代码：

library(tidyverse)

df <- tibble(
  game = c("A - B", "A - B", "A - B", "A - B", "A - B", "C - D", "C - D", "C - D", "C - D", "C - D"),
  possession = c("A", "A", "A", "B", "A", "D", "D", "C", "C", "D")
)

我想要添加第三列transit，用来标记possession列的值是否发生变更。尝试了以下代码，但结合group_by使用时无法正常工作：

df %>% 
group_by(game) %>% 
mutate(transit = ifelse(df$possession != dplyr::lag(df$possession), "yes", "no"))

期望得到的输出如下：

你的代码问题出在使用df$possession直接引用原数据框的列，而非利用group_by后的分组上下文。在分组操作中，应直接使用列名，不需要df$前缀，且lag()会自动在每个分组内计算前一行的值。

修正代码（匹配期望输出） #

df %>% 
  group_by(game) %>% 
  mutate(transit = case_when(
    is.na(lag(possession)) ~ NA_character_,
    possession != lag(possession) ~ "yes",
    TRUE ~ "no"
  )) %>%
  ungroup() # 可选，取消分组状态

简化版代码 #

如果不需要显式处理NA，也可以用ifelse：

df %>% 
  group_by(game) %>% 
  mutate(transit = ifelse(possession != lag(possession), "yes", "no"))

关键说明 #

• 移除df$前缀后，dplyr会在每个game分组的子数据框中处理列，确保lag()只在当前分组内取前一行值
• case_when可以清晰地将每个分组的第一行设为NA，后续行根据与前一行的对比结果返回"yes"或"no"，完全匹配你的期望输出

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Delopera