如何引用多个先前的行中的R data.table

Question

我有一个关于在R 我有这样

data <- data.table(a=c(1:7,12,32,13),b=c(1,5,6,7,8,3,2,5,1,4)) 

    a b 
1: 1 1 
2: 2 5 
3: 3 6 
4: 4 7 
5: 5 8 
6: 6 3 
7: 7 2 
8: 12 5 
9: 32 1 
10: 13 4 

数据集data.table问题现在我想产生第三列c，其将a的每一行的值与b的所有以前的值进行比较，并检查b的任何值是否大于a。例如，在第5行，a = 5，b的先前值是1,5,6,7。因此图6和7是大于5，因此的C值应为1，否则这将是0。 结果应该是这样的

 a b c 
1: 1 1 NA 
2: 2 5 0 
3: 3 6 1 
4: 4 7 1 
5: 5 8 1 
6: 6 3 1 
7: 7 2 1 
8: 12 5 0 
9: 32 1 0 
10: 13 4 0 

我与一个for循环尝试，但它需要很长的时间。我也尝试过换档，但是我不能用换档来引用多个先前的排。任何人有任何建议？

Answer 1

library(data.table) 
data <- data.table(a=c(1:7,12,32,13),b=c(1,5,6,7,8,3,2,5,1,4)) 
data[,c:= a <= shift(cummax(b))] 

Answer 2

这是一个基础R溶液（见下面的dplyr溶液）：

data$c = NA 
data$c[2:nrow(data)] <- sapply(2:nrow(data), function(x) { data$c[x] <- any(data$a[x] < data$b[1:(x-1)]) }) 

##  a b c 
## 1: 1 1 NA 
## 2: 2 5 0 
## 3: 3 6 1 
## 4: 4 7 1 
## 5: 5 8 1 
## 6: 6 3 1 
## 7: 7 2 1 
## 8: 12 5 0 
## 9: 32 1 0 
## 10: 13 4 0 

EDIT

这里使用dplyr

library(dplyr) 
### Given the cumulative max and comparing to 'a', set see to 1/0. 
data %>% mutate(c = ifelse(a < lag(cummax(b)), 1, 0)) 

##  a b c 
## 1 1 1 NA 
## 2 2 5 0 
## 3 3 6 1 
## 4 4 7 1 
## 5 5 8 1 
## 6 6 3 1 
## 7 7 2 1 
## 8 12 5 0 
## 9 32 1 0 
## 10 13 4 0 

### Using 'shift' with dplyr 
data %>% mutate(c = ifelse(a <= shift(cummax(b)), 1, 0))