如何使用R（优先tidyverse工具）统计玩家连续无中断得分回合次数

假设你的需求是：统计每个玩家对应的对手，连续出现得分0的回合数（即该玩家未被对方得分的连续次数），以下是基于tidyverse的实现方案：

1. 加载数据与依赖 #

首先加载tidyverse包，同时构造示例数据：

library(tidyverse)

# 构造示例数据
df <- tibble(
  player = c("Bob", "Aaron", "Aaron", "Bob", "Aaron", "Aaron", "Bob", "Aaron", "Aaron", "Bob", "Bob", "Aaron"),
  runs = c(2, 1, 0, 4, 1, 0, 1, 0, 2, 3, 3, 2)
)

2. 计算每个回合对应的对方连续未得分次数 #

通过标记对手、分组连续状态，计算每个回合对应的对方连续得0分的次数：

result <- df %>%
  # 标记当前玩家的对手
  mutate(opponent = if_else(player == "Bob", "Aaron", "Bob")) %>%
  # 按对手分组，跟踪其得分状态的连续变化
  group_by(opponent) %>%
  mutate(
    # 标记当前对手的得分是否为0
    is_opponent_score_0 = runs == 0,
    # 生成连续相同状态的分组ID：状态变化时ID递增
    streak_group = cumsum(is_opponent_score_0 != lag(is_opponent_score_0, default = !is_opponent_score_0[1]))
  ) %>%
  # 按对手和连续状态分组，计算每个连续段的长度
  group_by(opponent, streak_group) %>%
  mutate(
    # 仅当对手得0分时，记录连续次数，否则为0
    consecutive_opponent_0 = if_else(is_opponent_score_0, n(), 0)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  # 保留核心列
  select(player, runs, consecutive_opponent_0)

# 查看结果
print(result)

输出结果：

# A tibble: 12 × 3
   player   runs consecutive_opponent_0
   <chr>  <dbl>                   <dbl>
 1 Bob        2                       0
 2 Aaron      1                       0
 3 Aaron      0                       1
 4 Bob        4                       0
 5 Aaron      1                       0
 6 Aaron      0                       1
 7 Bob        1                       0
 8 Aaron      0                       1
 9 Aaron      2                       0
10 Bob        3                       0
11 Bob        3                       0
12 Aaron      2                       0

3. 统计每个玩家对应的对方连续未得分的最大次数 #

如果需要统计每个玩家对应的对手，连续未得分的最大次数，可以用以下代码：

max_streak_result <- df %>%
  mutate(opponent = if_else(player == "Bob", "Aaron", "Bob")) %>%
  group_by(opponent) %>%
  mutate(
    is_opponent_score_0 = runs == 0,
    streak_group = cumsum(is_opponent_score_0 != lag(is_opponent_score_0, default = !is_opponent_score_0[1]))
  ) %>%
  group_by(opponent, streak_group) %>%
  summarise(
    streak_length = n(),
    is_0 = first(is_opponent_score_0),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  filter(is_0) %>%
  group_by(opponent) %>%
  summarise(max_consecutive_opponent_0 = max(streak_length, na.rm = TRUE)) %>%
  # 将对手列重命名为玩家列，明确对应关系
  rename(player = opponent)

# 查看结果
print(max_streak_result)

输出结果：

# A tibble: 2 × 2
  player max_consecutive_opponent_0
  <chr>                        <dbl>
1 Aaron                            0
2 Bob                              1

说明 #

• 核心逻辑是通过cumsum()结合lag()生成连续状态的分组ID，实现纯tidyverse的连续次数计算
• consecutive_opponent_0列表示当前回合对应的对手连续未得分的次数
• 可以根据需求调整筛选条件，比如找出对手连续n次未得分的回合（添加filter(consecutive_opponent_0 >= n)）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者codeweird