没有循环的数据帧的复杂过滤

Question

我有大的数据框架，包括位置，时间戳，旅行ID等。

我想以一种简单的方式，避免双循环，过滤掉并仅保存一些行。

因此，对于具有相同trip_id和stop_id组合的所有行，我想保存速度首先等于零的行。要么是速度为零的最小时间戳，要么是速度为零时的简单时间戳，因为帧是按时间戳排序的。

所以在下面的例子中，我想找到三个顶行（在实际数据帧中有更多行）并且只保存速度优先为零的第二行。

有没有办法在没有任何循环的情况下做到这一点？

trip_id.x          stop_id          latitude.x         longitude.x        bearing speed  timestamp       vehicle id
55700000048910944 9022005000050006  58.416879999999999 15.624510000000001      30   0.2 1541399400 9031005990005424
55700000048910944 9022005000050006  58.416879999999999 15.624510000000001       0     0 1541399401 9031005990005424
55700000048910944 9022005000050006  58.416879999999999 15.624510000000001       0     0 1541399402 9031005990005424
55700000048910300 9022005000050006  58.416879999999999 15.624510000000001      30   0.5 1541400000 9031005990005424

编辑：这是一个更长的例子的dput（），它有一个更简单的数据格式：

    structure(list(trip_id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 
3, 3, 3), stop_id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 1, 
1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 
3, 3), speed = c(5, 0, 0, 5, 2, 0, 0, 2, 4, 0, 0, 4, 5, 0, 0, 
5, 2, 0, 0, 2, 4, 0, 0, 4, 5, 0, 0, 5, 2, 0, 0, 2, 4, 0, 0, 4
), timestamp = c(1, 2, 3, 4, 101, 102, 103, 104, 201, 202, 203, 
204, 301, 302, 303, 304, 401, 402, 403, 404, 501, 502, 503, 504, 
601, 602, 603, 604, 701, 702, 703, 704, 801, 802, 803, 804)), row.names = c(NA, 
-36L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

想要的输出：

    structure(list(trip_id = c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3), stop_id = c(1, 
3, 1, 2, 3, 1, 2, 3), speed = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), timestamp = c(2, 
202, 302, 402, 502, 602, 702, 802)), row.names = c(NA, -8L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

编辑：尝试更改为代码以在其中包含条件。尝试使用case_when并且如果但是无法使其工作：

df_arrival_z <- df %>%
  group_by(trip_id, stop_id) %>%
  filter(speed == 0)
  # Check if there is any rows where speed is zero
  if (nrow(filter(speed == 0)) > 0){
    # Take the first row if there is rows with zero
    filter(speed == 0) %>% slice(1)
  }
  if (nrow(filter(speed == 0)) == 0){
    # Take the middle point if there is no rows with speed = 0
    slice(nrow%/%2)
  }

Answer 1

没有所需的输出我不能确定你的期望，但试试这个让我知道：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(trip_id, stop_id) %>%
  filter(speed == 0) %>%
  slice(1)