我来帮你搞定这个需求！你想要生成的z列逻辑很清晰：第一行设为NA，之后每行如果和前一行的x值不同就取1，相同则取0。你的循环写法出了几个小问题，我先帮你修正循环，再给你推荐更高效的矢量化方法~

先看你的循环问题出在哪 #

你的两个循环都有关键错误：

• 你用了length(df)，这个返回的是数据框的列数（这里是3），而不是行数！应该用nrow(df)或者length(df$x)来获取行数。
• 第一个循环里，每次都给整个df$z赋值，最后只会保留最后一次循环的结果，而不是逐行更新。
• 第二个循环里用了df$z == 1（这是判断操作，不是赋值），正确的赋值应该是df$z[i] <- 1。

修正后的循环写法 #

先初始化z列为NA，然后从第2行开始逐行判断赋值：

df <- data.frame( 
  x = c(1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 2), 
  y = c(1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 2), 
  z = c(0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 2) 
)

# 初始化z列，第一行为NA
df$z <- NA
# 从第2行到最后一行循环
for (i in 2:nrow(df)) {
  df$z[i] <- ifelse(df$x[i] != df$x[i-1], 1, 0)
}

# 查看结果
df

运行后就能得到你想要的z列啦。

更高效的矢量化方法（推荐） #

在R里，矢量化操作比循环更快更简洁，不用写循环就能搞定：

Base R 方法 #

用diff()函数计算相邻x的差值，再判断是否不等于0，最后把结果转成整数，前面加NA作为第一行：

df$z <- c(NA, as.integer(diff(df$x) != 0))

dplyr 方法（适合tidyverse用户） #

用lag()函数获取前一行的x值，再用case_when()做条件判断：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(z = case_when(
    row_number() == 1 ~ NA_integer_,  # 第一行设为NA
    x != lag(x) ~ 1L,                 # 和前一行x不同取1
    TRUE ~ 0L                         # 否则取0
  ))

这两种方法都能直接得到你期望的结果，和你给出的df_expected完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mette