Пометить каждый n-й элемент по группе в data.table

Еще один вариант:

dt[, sq := dt2[.SD, on=.(places), +((rowid(i.places)-1) %% spacing == 0L)]]

выход:

    places sq
 1:      A  1
 2:      A  0
 3:      A  1
 4:      A  0
 5:      A  1
 6:      A  0
 7:      A  1
 8:      A  0
 9:      A  1
10:      A  0
11:      B  1
12:      B  0
13:      B  0
14:      B  0
15:      B  1
16:      B  0
17:      B  0
18:      B  0
19:      B  1
20:      B  0
21:      B  0
22:      B  0
23:      B  1
24:      B  0
25:      B  0
26:      B  0
27:      B  1
28:      B  0
29:      B  0
30:      B  0

Вы можете подать данные.таблицу с комбинацией интервалов и групп с помощью объединения dt2[.SD, on=.(places), затем сгенерировать последовательность с помощью rowid, а затем по модулю найти те строки, в которых целое число последовательности делится на число интервал.

Согласно нашему разговору, вот dplyr решения, каждое из которых начинается с

library(data.table)
library(dplyr)


dt <- data.table(places=c(rep("A",10), rep("B",20))) #the data

для обоих обсуждаемых подходов:

1. Универсальный делитель (здесь 5):

    # The divisor to be applied universally across all groups.
    universal_divisor <- 5
    
    # The vectorized function you specified.
    f <- function(group_length, divisor){
      return(floor(group_length / divisor))
    }
    
    dt_universal <- dt %>%
      # Group in order to index each row WITHIN its group.
      group_by(places) %>%
      # Mark a 1 at each point calculated by the given function 'f' from the group
      # group size, against the universal divisor; otherwise make blank (NA).
      mutate(sequence = if_else(row_number() %% f(n(), universal_divisor) == 0,
                                   1, as.numeric(NA))) %>%
      ungroup() %>% as.data.table()

2. Пользовательские интервалы:

    # Your spacings by group to apply to the data.
    dt2 <- data.table(places=c("A","B"), spacing=c(2,4))
    
    dt_custom <- dt %>%
      # Match each row to the custom spacing value for its 'place'.
      left_join(dt2, by = "places") %>%
      # Group in order to index each row WITHIN its group.
      group_by(places) %>%
      # Mark with a 1 at the desired spacing; otherwise make blank (NA).
      transmute(places,
                sequence = if_else(row_number() %% spacing == 0,
                                   1, as.numeric(NA))) %>%
      ungroup() %>% as.data.table()

Каждый из подходов выведет data.table ниже. Хотя некоторые из этих операций можно выполнять более эффективно с помощью data.table, лично я нахожу рабочий процесс dplyr очень прозрачным и гибким.

    places sequence
 1:      A       NA
 2:      A        1
 3:      A       NA
 4:      A        1
 5:      A       NA
 6:      A        1
 7:      A       NA
 8:      A        1
 9:      A       NA
10:      A        1
11:      B       NA
12:      B       NA
13:      B       NA
14:      B        1
15:      B       NA
16:      B       NA
17:      B       NA
18:      B        1
19:      B       NA
20:      B       NA
21:      B       NA
22:      B        1
23:      B       NA
24:      B       NA
25:      B       NA
26:      B        1
27:      B       NA
28:      B       NA
29:      B       NA
30:      B        1
    places sequence

Я пришел к решению data.table :

dtest[, sequence := rep(seq_len(floor(.N/5)),length.out=.N), by = places]
dtest[sequence!=1,sequence:=NA]

... никогда раньше не использовал length.out....