如何为按Fish_ID分组的DataFrame创建首次成功标记二进制列？

针对你的需求，这里提供两种基于dplyr的实现方式，精准标记每组中首次出现Success=1的位置：

方法一：累计求和判断法 #

mydata %>%
  group_by(Fish_ID) %>%  # 注意列名需与数据中一致（示例为Fish_ID，原代码小写会出错）
  mutate(First_Success = ifelse(Success == 1 & cumsum(Success) == 1, 1, 0)) %>%
  ungroup()

逻辑解释： #

• cumsum(Success) 对每组内的Success值做累计求和，首次出现Success=1时，累计和为1；后续再出现Success=1时，累计和会大于1。
• 通过双重条件Success == 1 & cumsum(Success) == 1，仅选中每组第一个Success=1的行，标记为1，其余行设为0。

方法二：定位首次成功行号法 #

mydata %>%
  group_by(Fish_ID) %>%
  mutate(First_Success = case_when(
    row_number() == which(Success == 1)[1] ~ 1,
    TRUE ~ 0
  )) %>%
  ungroup()

逻辑解释： #

• which(Success == 1)[1] 获取每组中第一个Success=1的行在组内的位置。
• row_number() 为每组内的行生成序号，当行号匹配首次成功的位置时标记为1，否则为0。
• 若某组无Success=1的记录，which(Success == 1)[1]返回NA，此时该行会被自动标记为0，符合需求。

关键修正点： #

1. 原代码分组列名fish_ID与数据中的Fish_ID大小写不一致，会导致分组失效，需统一列名。
2. 原代码变量名Fist_Success为拼写错误，修正为First_Success。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Balina