在R语言中按指定列分组统计列内连续重复前项的次数

需求明确：按Group列分组，每组首行的CountByGroup值为1；若当前行的Status与同组内前一行的Status相同，则计数在前一项基础上加1；若不同则重置为1。

先给出示例数据：

Group <- c("AGroup", "AGroup", "AGroup", "AGroup", "BGroup", "BGroup", "BGroup", "BGroup", "CGroup", "CGroup", "CGroup", "CGroup")
Status <- c("Low", "Low", "High", "High", "High", "Low", "High", "Low", "Low", "Low", "High", "High")
df <- data.frame(Group, Status)

方法1：使用dplyr（tidyverse） #

借助dplyr的分组和突变功能，先标记Status的连续变化点，再对每个连续段生成递增计数：

library(dplyr)

df <- df %>%
  group_by(Group) %>%
  mutate(
    # 标记当前行是否是新的Status连续段的起始行
    status_change = c(TRUE, Status[-1] != Status[-n()]),
    # 对每个连续段生成1、2、...的序列
    CountByGroup = ave(cumsum(status_change), cumsum(status_change), FUN = seq_along)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(-status_change) # 移除临时辅助列

方法2：使用Base R #

无需加载额外包，用ave嵌套处理分组和连续计数：

df$CountByGroup <- ave(df$Status, df$Group, 
                       FUN = function(x) {
                         # 生成每个连续Status段的分组标识
                         segment_id <- cumsum(c(TRUE, x[-1] != x[-length(x)]))
                         # 对每个标识段生成递增序列
                         ave(rep(1, length(x)), segment_id, FUN = seq_along)
                       })

运行任意一种方法后，查看结果：

print(df)

输出与需求示例完全一致：

Group Status CountByGroup
1  AGroup    Low            1
2  AGroup    Low            2
3  AGroup   High            1
4  AGroup   High            2
5  BGroup   High            1
6  BGroup    Low            1
7  BGroup   High            1
8  BGroup    Low            1
9  CGroup    Low            1
10 CGroup    Low            2
11 CGroup   High            1
12 CGroup   High            2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GM01