Question

我有一个包含“实时”治疗费率和“死亡”治疗费率的数据框。我想从生活中减去被杀死的治疗方法：

df <- data.frame(id1=gl(2, 3, labels=c("a", "b")),
                 id2=rep(gl(3, 1, labels=c("live1", "live2", "killed")), 2), 
                 y=c(10, 10, 1, 12, 12, 2),
                 otherFactor = gl(3, 2))

我想从y的所有其他值中减去id2=="killed"的{{1}}的值，以id1的级别分隔，同时保留y 。我最终会

otherFactor

这几乎有效：

id1    id2   y otherFactor
  a  live1   9           1
  a  live2   9           1
  b  live1  10           2
  b  live2  10           3

除了你丢失了otherFactor的值。也许我可以使用df_minusKill <- ddply(df, .(id1), function(x) x$y[x$id2!="killed"] - x$y[x$id2=="killed"]) names(df_minusKill) <- c("id1", "live1", "live2") df_minusKill_melt <- melt(df_minusKill, measure.var=c("live1", "live2"))将merge的值重新放入，但实际上我有大约十几个“otherFactor”列，所以将它们自动保存在那里会不那么麻烦。 / p>

Answer 1

df2 <- ddply(df, .(id1), transform, y = y-y[id2=="killed"])
df2[-which(df2$id2=="killed"),]
  id1   id2  y otherFactor
1   a live1  9           1
2   a live2  9           1
4   b live1 10           2
5   b live2 10           3

Answer 2

by函数可以按因子分别处理数据框的各个部分（或者您可以使用lapply(split(df , ...))：

>  by(df, df$id1, FUN= function(x) x[['y']]-x[ x$id2=="killed", "y"] )
df$id1: a
[1] 9 9 0
--------------------------------------------------------------------------- 
df$id1: b
[1] 10 10  0
> unlist( by(df, df$id1, FUN= function(x) x[['y']]-x[ x$id2=="killed", "y"] ) )
a1 a2 a3 b1 b2 b3 
 9  9  0 10 10  0

您可以将其分配给df中的列，并将id2不等于“kill”的行子集化。

从与所有其他因子水平相关联的值中减去与一个因子水平相关联的最简单方法

2 个答案: