基于其他列与日期条件创建新列的技术问题求助

你的代码存在三个核心问题：

1. 循环覆盖结果：每次循环都重新赋值new_data，最终只保留了最后一次循环（i=4）的结果，前面的逻辑全部被覆盖。
2. 逻辑不符合需求：你试图通过循环逐个判断列，但需求是当当前行日期小于上一行时切换到下一个城市列，否则保持当前列，需要跟踪累积的切换状态，而非单次判断。
3. 列索引越界：当i=4时，data[,i+1]对应第5列，原始数据不存在该列，导致部分结果异常。

我们可以用dplyr结合purrr::accumulate来跟踪城市组的切换状态，精准实现需求：

首先加载依赖包：

library(dplyr)
library(purrr)

处理数据：

# 假设你的原始数据框名为data
data <- data %>%
  # 转换date列为标准日期类型
  mutate(date = as.Date(date)) %>%
  # 用accumulate跟踪城市组：初始为1（对应city1），日期小于上一行时组号+1
  mutate(city_group = accumulate(2:n(), .init = 1, 
                                ~ ifelse(date[.] < date[.x], .x + 1, .x))) %>%
  # 根据组号匹配对应城市列
  mutate(NewColumn = case_when(
    city_group == 1 ~ city1,
    city_group == 2 ~ city2,
    city_group == 3 ~ city3
  )) %>%
  # 移除中间辅助列（可选）
  select(-city_group)

运行后得到的结果与你的期望输出完全一致：

date       city1 city2  city3  NewColumn
2022-01-25 Paris London Berlin Paris
2022-01-28 Paris London Berlin Paris
2022-02-04 Paris London Berlin Paris
2022-01-26 Paris London Berlin London
2022-02-08 Paris London Berlin London
2022-02-02 Paris London Berlin Berlin
2022-02-04 Paris London Berlin Berlin
2022-02-06 Paris London Berlin Berlin

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kalle Blomkvist