Question

我的数据如下：

library(dplyr)
Source <- c(rep("A", 3), rep("B", 3))
ID <- c("X1", "X2", "X3", "X1", "X2", "X3")
Treatment <- c(0, 0, 1, 0, 0, 0)
Measure <- rnorm(n = 6, mean = 10)
df <- tibble(Source, ID, Treatment, Measure)
df
# A tibble: 6 x 4
  Source ID    Treatment Measure
  <chr>  <chr>     <dbl>   <dbl>
1 A      X1            0   10.2 
2 A      X2            0    8.86
3 A      X3            1   11.3 
4 B      X1            0   10.4 
5 B      X2            0    9.70
6 B      X3            0   10.9

我想要的是一个与Treatment具有相同长度的变量，但如果给定源下的任何 ID具有treatment = 1，则取值1，如果不是，则取0 。类似于Excel中的MAXIFS（）函数，它可以通过将其放入单元格来提供我想要的内容：

=MAXIFS([Treatment], [Source], [@[Source]])

但是我需要在dplyr中使用它，原因与我的示例数据的IRL版本的复杂性有关，后者更大更复杂。

Answer 1

在我用ungroup()认识到解决方案很简单之前，我已经写完这个问题并准备发布了：

fixed_df <- df %>%
  group_by(Source) %>%
  mutate(Treated = max(Treatment)) %>%
  ungroup()
fixed_df

# A tibble: 6 x 5
  Source ID    Treatment Measure Treated
  <chr>  <chr>     <dbl>   <dbl>   <dbl>
1 A      X1            0   10.2        1
2 A      X2            0    8.86       1
3 A      X3            1   11.3        1
4 B      X1            0   10.4        0
5 B      X2            0    9.70       0
6 B      X3            0   10.9        0

在r + dplyr中复制Excel MAXIFS函数

1 个答案: