寻找dplyr中当前变异变量的最大值

在解决这个问题的时候 Identify duplicates of one value with different values in another column ; 我觉得解决方案更接近了,但我做不到,因为 dplyr mutate max 当我使用 max(ID) 在下面的代码中,并没有后置变异值(如递归)。

我尝试的代码:

df <- read.table(text = 'ID     Address
1      X
                 1      X  
                 1      Y
                 2      Z
                 2      Z
                 3      A
                 3      B
                 4      C
                 4      D
                 4      E
                 5      F
                 5      F
                 5      F
                 ', header= T, stringsAsFactors = F)


df %>% group_by(ID) %>% mutate(flag = ifelse(lag(Address)==Address,F,T))  %>% 
  mutate(flag = ifelse(is.na(flag),F,flag)) %>% ungroup() %>% 
  mutate(newID = ifelse(flag | is.na(flag), max(ID)+1,ID))%>% 
  select(ID = newID,Address)

接收输出:

# A tibble: 13 x 2
      ID Address
   <dbl>   <chr>
 1     1       X
 2     1       X
 3     6       Y
 4     2       Z
 5     2       Z
 6     3       A
 7     6       B
 8     4       C
 9     6       D
10     6       E
11     5       F
12     5       F
13     5       F

预期输出:

ID    Address
1      X
1      X  
6      Y
2      Z
2      Z
3      A
7      B
4      C
8      D
9      E
5      F
5      F
5      F

任何帮助都将不胜感激!

编辑:

理想代码:我应该能够使用的地方 newID 这是要使用的当前变异变量。

> df %>% group_by(ID) %>% mutate(flag = ifelse(lag(Address)==Address,F,T))  %>% 
+     mutate(flag = ifelse(is.na(flag),F,flag)) %>% ungroup() %>% 
+     mutate(newID = ifelse(flag | is.na(flag), max(newID)+1,ID))%>% 
+     select(ID = newID,Address)