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Create a new variable by group based on conditional values

Time:11-24

I am struggling to write a 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 are not equal, then insert 0. How can I do this?

Desired output:

enter image description here

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", 
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    "ha7_009", "ha7_010", "ha7_011", "ha7_012", "ha7_013", "ha7_014", 
    "ha7_015", "ha7_016", "ha7_017", "ha7_018", "ha7_019", "ha7_020", 
    "ha7_021", "ha7_022", "ha7_023", "ha7_024", "ha7_025", "ha7_026", 
    "ha7_027", "ha7_028", "ha7_029", "ha7_030", "ha7_031", "ha7_032", 
    "ha7_033", "ha7_034", "ha7_035", "ha7_036", "ha7_037", "ha7_038", 
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    "ha7_057", "ha7_058", "ha7_059", "ha7_060", "ha7_061", "ha7_062", 
    "ha7_063", "ha7_064", "ha7_065", "ha7_066", "ha7_067", "ha7_068", 
    "ha7_069", "ha7_070", "ha7_071", "ha7_072", "ha7_073", "ha7_074", 
    "ha7_075", "ha7_076", "ha7_077", "ha7_078", "ha7_079", "ha7_080", 
    "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", 
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    "ha7_117", "ha7_118", "ha7_119", "ha7_120", "ha7_121", "ha7_122", 
    "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"))

CodePudding user response:

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
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