,可以使用R语言中的dplyr
包和tidyverse
包来实现。
首先,我们需要加载dplyr
包和tidyverse
包:
library(dplyr)
library(tidyverse)
接下来,假设我们有一个数据框df
,其中包含两列:value
和date
,分别表示值和日期。我们可以使用group_by()
函数将数据框按照值的变化进行分组,并使用mutate()
函数在每个组中维护日期。
df <- df %>%
group_by(grp = cumsum(value != lag(value, default = first(value)))) %>%
mutate(date = date)
在上述代码中,cumsum(value != lag(value, default = first(value)))
用于创建一个新的列grp
,其中将值的变化作为分组的依据。mutate(date = date)
用于在每个组中维护日期。
这样,我们就可以根据值的变化进行分组,并在R中维护日期了。
关于R语言中的dplyr
包和tidyverse
包的更多信息,你可以参考以下链接:
dplyr
包:https://dplyr.tidyverse.org/tidyverse
包:https://www.tidyverse.org/领取专属 10元无门槛券
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