小数据框示例：
ID V1 V2 is
1 01 23569.5 0.138996 FALSE
2 01 23611.5 1.318343 TRUE
3 01 23636.0 0.071871 FALSE
4 01 23665.5 0.081087 FALSE
5 01 33417.5 0.102158 FALSE
6 01 33563.5 0.119645 FALSE
7 01 42929.5 0.175000 FALSE
8 01 44552.5 0.066056 FALSE
9 01 45539.5 0.227691 FALSE
10 01 46984.5 0.649687 FALSE
11 01 47018.0 0.932445 FALSE
12 02 23611.5 1.418377 TRUE
13 02 23667.5 0.474754 FALSE
14 02 46984.0 0.443233 FALSE
15 02 47018.0 0.847738 FALSE
16 02 47051.5 0.446792 FALSE
17 02 47096.5 3.602696 FALSE
18 03 23464.0 1.010199 FALSE
19 03 23523.5 0.150067 FALSE
20 03 23611.5 1.273281 TRUE
21 03 29608.0 0.071324 FALSE...
每个ID类别中只有一行，is = T.我想知道在每个ID中计算比率V2（is = F）/ V2（is = T）的便捷方法，并将结果添加到新的列/向量中，结果如下：
ID V1 V2 is Ratio
1 1 23569.5 0.138996 FALSE 0.10543235
2 1 23611.5 1.318343 TRUE 1
3 1 23636 0.071871 FALSE 0.054516162
4 1 23665.5 0.081087 FALSE 0.061506755
5 1 33417.5 0.102158 FALSE 0.077489697
6 1 33563.5 0.119645 FALSE 0.090754075
7 1 42929.5 0.175000 FALSE 0.132742389
8 1 44552.5 0.066056 FALSE 0.050105322
9 1 45539.5 0.227691 FALSE 0.172709985
10 1 46984.5 0.649687 FALSE 0.492805742
11 1 47018 0.932445 FALSE 0.707285585
12 2 23611.5 1.418377 TRUE 1
13 2 23667.5 0.474754 FALSE 0.334716369
14 2 46984 0.443233 FALSE 0.312493082
15 2 47018 0.847738 FALSE 0.597681716
16 2 47051.5 0.446792 FALSE 0.315002288
17 2 47096.5 3.602696 FALSE 2.540012987
18 3 23464 1.010199 FALSE 0.793382608
19 3 23523.5 0.150067 FALSE 0.117858509
20 3 23611.5 1.273281 TRUE 1
21 3 29608 0.071324 FALSE 0.056015915...
我很抱歉这个微不足道的问题。但是我的搜索结果没有帮助找到我正在寻找的解决方案。
答案 0 :(得分：0)
我认为您的数据框名为data，已经按ID排序。
选择is==TRUE的记录：
data.true = data[data$is==TRUE,]
获取ID的运行长度编码：
rle.id = rle(data$ID)
对于每个带有is==TRUE的V2，请复制该组中存在多少个成员的次数：
v2.true = rep(data.true$v2, rle.id$len)
进行划分
data$Ratio = data$V2/v2.true