您可以使用编程语言如R或Python来实现这个任务,这里以R为例,假设您的数据存储在一个数据框(df)中,并且有以下结构:
```r
df <- data.frame(industry = c("G55党小安", "G55党小安", "G55党小安"),
auditor = c("A1", "A2", "A3"),
year = c(2016, 2017, 2018),
after0 = c(1, 0, NA))
```
您可以使用`dplyr`库来处理数据:
```r
library(dplyr)
# 添加before1、after1、before2和after2变量
df <- df %>%
arrange(industry, auditor, year) %>%
group_by(industry, auditor) %>%
mutate(before1 = ifelse(lag(after0, default = NA) == 1 & !is.na(lag(year)), 1, 0),
after1 = ifelse(lead(after0, default = NA) == 1 & !is.na(lead(year)), 1, 0),
before2 = ifelse(sum(lag(after0, n = c(2, 1), default = rep(NA, 3))) == 1, 1, 0),
after2 = ifelse(sum(lead(after0, n = c(2, 1), default = rep(NA, 3))) == 1, 1, 0)) %>%
ungroup()
```
这段代码首先按industry、auditor和year排序,然后按照每个组合进行分组。接着,它使用`lag()`和`lead()`函数检查前一年和后一年的`after0`变量,如果满足条件则设置新变量为1,否则为0。
注意:这个例子假设数据已经按照年份升序排列,并且在数据框中填充了NA值以表示没有对应的数据。如果您的数据不满足这些假设,可能需要进行一些预处理。
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