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I struggling to write ba simple dplyr code for this problem. If values per id are equal from day 1 till day 7 I would like to create a n column and insert 7 from day 1 till day 7. Otherwise if 'values‘ per id not equal insert 0. How can I do this?
Desired output:
Sample data:
structure(list(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 3, 3, 3, 3, 3, 3), variable = structure(c(1L, 145L, 289L,
433L, 577L, 721L, 865L, 2L, 146L, 290L, 434L, 578L, 722L, 866L,
3L, 147L, 291L, 435L, 579L, 723L), .Label = c("ha1_001", "ha1_002",
"ha1_003", "ha1_004", "ha1_005", "ha1_006", "ha1_007", "ha1_008",
"ha1_009", "ha1_010", "ha1_011", "ha1_012", "ha1_013", "ha1_014",
"ha1_015", "ha1_016", "ha1_017", "ha1_018", "ha1_019", "ha1_020",
"ha1_021", "ha1_022", "ha1_023", "ha1_024", "ha1_025", "ha1_026",
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"ha1_033", "ha1_034", "ha1_035", "ha1_036", "ha1_037", "ha1_038",
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"ha7_081", "ha7_082", "ha7_083", "ha7_084", "ha7_085", "ha7_086",
"ha7_087", "ha7_088", "ha7_089", "ha7_090", "ha7_091", "ha7_092",
"ha7_093", "ha7_094", "ha7_095", "ha7_096", "ha7_097", "ha7_098",
"ha7_099", "ha7_100", "ha7_101", "ha7_102", "ha7_103", "ha7_104",
"ha7_105", "ha7_106", "ha7_107", "ha7_108", "ha7_109", "ha7_110",
"ha7_111", "ha7_112", "ha7_113", "ha7_114", "ha7_115", "ha7_116",
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"ha7_123", "ha7_124", "ha7_125", "ha7_126", "ha7_127", "ha7_128",
"ha7_129", "ha7_130", "ha7_131", "ha7_132", "ha7_133", "ha7_134",
"ha7_135", "ha7_136", "ha7_137", "ha7_138", "ha7_139", "ha7_140",
"ha7_141", "ha7_142", "ha7_143", "ha7_144"), class = "factor"),
value = c(110, 110, 110, 110, 110, 110, 110, 9990, 110, 110,
110, 110, 110, 9990, 110, 110, 110, 110, 8310, 110), day = c(1,
2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6),
timeslot = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3,
3, 3, 3, 3, 3)), row.names = c(NA, -20L), groups = structure(list(
id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3,
3, 3, 3), day = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6,
7, 1, 2, 3, 4, 5, 6), timeslot = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3), value = c(110, 110,
110, 110, 110, 110, 110, 9990, 110, 110, 110, 110, 110, 9990,
110, 110, 110, 110, 8310, 110), .rows = structure(list(1L,
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L,
15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, -20L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df",
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))
>Solution :
We could use n_distinct() within an ifelse statement:
library(dplyr)
df %>%
group_by(id) %>%
mutate(n = ifelse(n_distinct(value)==1, n(), 0))
id variable value day timeslot n
<dbl> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 ha1_001 110 1 1 7
2 1 ha2_001 110 2 1 7
3 1 ha3_001 110 3 1 7
4 1 ha4_001 110 4 1 7
5 1 ha5_001 110 5 1 7
6 1 ha6_001 110 6 1 7
7 1 ha7_001 110 7 1 7
8 2 ha1_002 9990 1 2 0
9 2 ha2_002 110 2 2 0
10 2 ha3_002 110 3 2 0
11 2 ha4_002 110 4 2 0
12 2 ha5_002 110 5 2 0
13 2 ha6_002 110 6 2 0
14 2 ha7_002 9990 7 2 0
15 3 ha1_003 110 1 3 0
16 3 ha2_003 110 2 3 0
17 3 ha3_003 110 3 3 0
18 3 ha4_003 110 4 3 0
19 3 ha5_003 8310 5 3 0
20 3 ha6_003 110 6 3 0