如何用dplyr风格计算分组内基于末尾值的x连续为1的次数？

给定如下R语言数据框dat，需按grp字段分组，以每组order=4的记录为起点向前统计x字段连续等于1的次数，要求采用dplyr风格实现。

示例数据 #

library(dplyr)
dat <- data.frame(
  order = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4),
  x = c(1, 1, 1, 0.5, 1, 1, 1, 1, 1, 0.5, 0.5, 1),
  grp = c(rep("gr1", 4), rep("grp2", 4), rep("grp3", 4))
)
dat
#>    order   x  grp
#> 1      1 1.0  gr1
#> 2      2 1.0  gr1
#> 3      3 1.0  gr1
#> 4      4 0.5  gr1
#> 5      1 1.0 grp2
#> 6      2 1.0 grp2
#> 7      3 1.0 grp2
#> 8      4 1.0 grp2
#> 9      1 1.0 grp3
#> 10     2 0.5 grp3
#> 11     3 0.5 grp3
#> 12     4 1.0 grp3

期望输出 #

#>   x  grp
#> 1 0 grp1
#> 2 4 grp2
#> 3 1 grp3

解决方案 #

dat %>%
  group_by(grp) %>%
  # 组内按order降序排列，确保从order=4的记录开始向前遍历
  arrange(desc(order), .by_group = TRUE) %>%
  # 标记当前x是否等于1
  mutate(is_one = x == 1) %>%
  # 用累积求和生成连续块的ID，遇到非1值时ID递增
  mutate(run_id = cumsum(!is_one)) %>%
  # 筛选出从末尾开始的连续1的块（run_id=0的部分）
  filter(run_id == 0) %>%
  # 统计该块的行数，即为连续1的次数
  summarise(x = n()) %>%
  ungroup()

代码说明 #

1. group_by(grp)：按grp字段分组处理
2. arrange(desc(order), .by_group = TRUE)：组内按order降序，让每组的第一条记录是order=4的末尾数据
3. mutate(is_one = x == 1)：标记每条记录的x是否为1
4. mutate(run_id = cumsum(!is_one))：通过累积非1值的数量，将连续的1和非1分割成不同的块，从末尾开始的连续1会被标记为run_id=0
5. filter(run_id == 0)：仅保留从末尾开始的连续1的部分
6. summarise(x = n())：统计该部分的行数，得到连续1的次数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者boshek