有人问过这个问题，但我正在寻找一个更完整的答案/稍微修改一下的输出。
我有一个数据集，Lat和Long值在单独的列中，并希望为Lat和Long的每个唯一组合创建一个唯一的ID。
我将借用一个旧帖子中的示例数据集，问同样的问题，但我需要一个稍微不同的解决方案(按组添加ID列(。
d <- read.table(text='LAT LONG
13.5330 -15.4180
13.5330 -15.4180
13.5330 -15.4180
13.5330 -15.4180
13.5330 -15.4170
13.5330 -15.4170
13.5330 -15.4170
13.5340 -14.9350
13.5340 -14.9350
13.5340 -15.9170
13.3670 -14.6190', header=TRUE)
给出的解决方案是：
d <- transform(d, Cluster_ID = as.numeric(interaction(LAT, LONG, drop=TRUE)))
# LAT LONG Cluster_ID
# 1 13.533 -15.418 2
# 2 13.533 -15.418 2
# 3 13.533 -15.418 2
# 4 13.533 -15.418 2
# 5 13.533 -15.417 3
# 6 13.533 -15.417 3
# 7 13.533 -15.417 3
# 8 13.534 -14.935 4
# 9 13.534 -14.935 4
# 10 13.534 -15.917 1
# 11 13.367 -14.619 5
但是，如何让interaction命令保持顺序，使上面的第一个Cluster_ID为1(最后一列的全向量为1,1,1,1,2,2,3,4,5，而不是2,2,2,3,4,4,1,5(？目前尚不清楚新的因子顺序(转换为数字(是如何确定的。
我也一直在尝试在dplyr中使用group_by找到实现这一点的等效方法，但不知道如何将tibble表输出为数据帧(SO上的旧解决方案似乎使用了贬值的dplyr命令(。
谢谢！
我们可以使用match
transform(d, Cluster_ID = match(paste0(LAT, LONG), unique(paste0(LAT, LONG))))
或者将"LAT"、"LONG"转换为序列，然后执行interaction
transform(d, Cluster_ID = as.integer(interaction(match(LAT,
unique(LAT)), match(LONG, unique(LONG)), drop=TRUE, lex.order = FALSE)))
使用.GRP的data.table选项
> setDT(d)[, Cluster_ID := .GRP, .(LAT, LONG)][]
LAT LONG Cluster_ID
1: 13.533 -15.418 1
2: 13.533 -15.418 1
3: 13.533 -15.418 1
4: 13.533 -15.418 1
5: 13.533 -15.417 2
6: 13.533 -15.417 2
7: 13.533 -15.417 2
8: 13.534 -14.935 3
9: 13.534 -14.935 3
10: 13.534 -15.917 4
11: 13.367 -14.619 5
或rleid(感谢@akrun的评论(
> setDT(d)[, Cluster_ID := rleid(LAT, LONG)][]
LAT LONG Cluster_ID
1: 13.533 -15.418 1
2: 13.533 -15.418 1
3: 13.533 -15.418 1
4: 13.533 -15.418 1
5: 13.533 -15.417 2
6: 13.533 -15.417 2
7: 13.533 -15.417 2
8: 13.534 -14.935 3
9: 13.534 -14.935 3
10: 13.534 -15.917 4
11: 13.367 -14.619 5
或使用ave+cumsum的基本R选项
transform(
d,
Cluster_ID = cumsum(
ave(1:nrow(d),
LAT,
LONG,
FUN = seq_along
) == 1
)
)