Question

我的（样本）数据结构如下：

Participant

我使用以下内容计算每个Condition下每个IndividAvgWork <- ddply(Individ, c("Participant", "Condition"), summarise, Power = mean(Power))完成的平均工作量：

Power

我现在希望计算data.frame Time中每分钟Individ执行的IndividAvgWork，占Participant中总平均功率的百分比。必须为每个Condition下的每个RelPower = c(120.30, 75.19, 54.14, 150.38)完成此操作。有没有快速的方法来做到这一点？

在安慰剂条件下，Bill的预期输出的一个例子是：

Power

以上计算:(采样功率/平均功率）* 100。

作为一个有效的例子，比尔的Time在安慰剂Condition下的Condition为1 {400}。然后，我将此除以比尔的平均权力。安慰剂IndividAvgWork为332.50并存储在fatal: Authentication failed for (url of team project中。将这些值代入得到：（400 / 332.5）* 100

谢谢。

Answer 1

您可以使用库dplyr尝试这样的事情：

library(dplyr)
Individ %>% group_by(Participant, Condition) %>% mutate(PercentPower = round(Power / (mean(Power)) * 100, 2))

这就是它将产生的：

Source: local data frame [24 x 5]
Groups: Participant, Condition [6]

   Participant  Time Condition Power PercentPower
        (fctr) (dbl)    (fctr) (dbl)        (dbl)
1         Bill     1   Placebo   400       120.30
2         Bill     2   Placebo   250        75.19
3         Bill     3   Placebo   180        54.14
4         Bill     4   Placebo   500       150.38
5         Bill     1      Expr   300        64.45
6         Bill     2      Expr   450        96.67
7         Bill     3      Expr   600       128.89
8         Bill     4      Expr   512       109.99
9         John     1      Expr   300        82.76
10        John     2      Expr   500       137.93
..         ...   ...       ...   ...          ...

如何通过对变量进行分组来计算一列的百分比？

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