Условный счетчик изменений с течением времени?

Еще одно редактирование:

Учитывая ваши ответы на другие решения, вы можете получить то, что хотите, в одной строке:

Data$extra <- ave(as.integer(Data$myf),Data$id,FUN=function(x) sum(diff(x)!=0))

В этом случае слияние не требуется.

«За заданный промежуток времени» означает, что вы можете выбрать промежуток времени, а затем применить функцию. Ответ Джошуа - самый быстрый способ. Есть более общая функция, которая дает вам больше информации о длинах и значениях серий, rle. Обязательно проверьте это.

Основываясь на ответе Джошуа, этот пример показывает, как вы можете легко работать с датами, чтобы выбрать заданный промежуток времени.

Изменить: я обновил ответ, чтобы показать вам, как легко преобразовать столбцы года и месяца в дату. Вы также должны использовать as.numeric при применении всего этого к фактору, подобному вашему.

#Testdata
set.seed(21)
Data <- data.frame(id=rep(letters[1:3],each=24),
                   year= rep(rep(c(2005,2006),each=12),6),
                   month=rep(1:12,6),
                   myf=sample(c("A","B"),24*3,TRUE))

#transformation
Data$dates <- as.Date(paste(Data$year,Data$month,"1",sep="-"))
#function

cond.count <- function(from,to,data){
    x <- data[data$dates>from & data$dates<to,]
    tapply(as.numeric(x$myf),x$id,function(y)sum(diff(y)!=0))
}

#example
from <- as.Date("2005-01-01")
to <- as.Date("2006-04-15")

cond.count(from,to,Data)

Вот мое предположение.

set.seed(21)
Data <- data.frame(id=sample(letters[1:3],20,TRUE),
                   date=sample(1:3,20,TRUE),
                   myfactor=sample(0:1,20,TRUE))
Data <- Data[order(Data$id,Data$date),]

DataCh <- aggregate(Data[,"myfactor",FALSE],
            by=Data[,c("id","date")], function(x) sum(diff(x)!=0))
DataCh <- DataCh[order(DataCh$id,DataCh$date),]

РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот обновление с данными вашего примера.

lines <- "   myf   Year    month userid   
 1 A    2005       1    260           
 2 B    2005       2    260           
 3 B    2005       4    260           
 4 A    2005       5    260           
 5 B    2005       6    260           
 6 B    2005       1    261 "

Data <- read.table(con <- textConnection(lines)); close(con)

DataCh <- aggregate(Data[,"myf",FALSE],
            by=Data[,"userid",FALSE], function(x) sum(diff(unclass(x))!=0))

merge(Data,DataCh,by="userid",suffixes=c("",".change"))
#   userid myf Year month myf.change
# 1    260   A 2005     1          3
# 2    260   B 2005     2          3
# 3    260   B 2005     4          3
# 4    260   A 2005     5          3
# 5    260   B 2005     6          3
# 6    261   B 2005     1          0