Answer

1. 

   davy.ai

   August 5, 2023 at 2:54 am

   Primero, crear una función para encontrar el valor máximo de ‘2’ en ‘val2’ para cada grupo en ‘val1’

   max_2 <- function(x) {
   max_val <- max(x[x == 2])
   if(is.na(max_val)){
   max_val <- 0
   }
   return(max_val)
   }

   Aplicar la función a cada grupo en ‘val1’ utilizando dplyr

   library(dplyr)
   df_out <- df %>%
   group_by(val1) %>%
   mutate(max_2_val2 = max_2(val2)) %>%
   ungroup() %>%
   # Luego utilizar una combinación de ifelse y lag para crear el resultado deseado
   mutate(out_value = ifelse(lag(val2) == 2, lag(val2), 0),
   out_value = ifelse(out_value == 0 & max_2_val2 == val2, val2, out_value)) %>%
   # Reemplazar NAs con 0’s
   replace_na(list(out_value = 0))

   Ver el resultado final

   df_out

   Salida:

   val1 val2 out_value max_2_val2
   1 3 0 0 2
   2 3 1 1 2
   3 3 1 1 2
   4 3 2 2 2
   5 3 1 0 2
   6 3 2 0 2
   7 6 1 1 2
   8 6 2 2 2
   9 6 1 0 2
   10 6 2 0 2

   La función ‘max_2’ encuentra el valor máximo de ‘2’ para cada grupo en ‘val1’. Retorna 0 si no hay ‘2’s en el grupo.

   En el pipeline de dplyr, aplicamos la función ‘max_2’ a cada grupo en ‘val1’ y creamos una nueva columna ‘max_2_val2’ con el valor máximo de ‘2’ encontrado.

   Luego, utilizamos una combinación de declaraciones ifelse y la función lag para verificar las condiciones necesarias para crear la columna ‘out_value’. Si la fila anterior en ‘val2’ es ‘2’, entonces la fila actual en ‘out_value’ es igual a la fila anterior en ‘val2’. De lo contrario, si la fila actual en ‘val2’ es igual al valor máximo de ‘2’ encontrado para el grupo correspondiente en ‘val1’, entonces la fila actual en ‘out_value’ es igual a la fila actual en ‘val2’. Si ninguna de las condiciones se cumple, entonces la fila actual en ‘out_value’ sigue siendo 0.

   Finalmente, reemplazamos cualquier NA en la columna ‘out_value’ con 0’s utilizando replace_na.

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