Question

我试图寻找类似的问题，但找不到类似的东西。

我有一个包含数百行和几个变量的数据框df。第一个变量是 level ，范围是1到8。

例如：

df<- data.frame(level = c(1,1,1,2,2,3,4,5,6,7,8), CODE = c("1234", "3452", "1234", "7654","6547","6546", "7683", "6543", "7683", "6543", "7683"), ADD_ALLOW_MEAL = c(NA, "Y", "Y", "N", "N", NA, NA, "Y", "Y", "N", 'N'), ALLOW_MEALLOW = c(NA, 40, 60, NA, NA, NA, NA, 50, 70, NA, NA)) 

> df
   level     CODE ADD_ALLOW_MEAL     ALLOW_MEALLOW
1      1     1234           <NA>                NA
2      1     3452              Y                40
3      1     1234              Y                60
4      2     7654              N                NA
5      2     6547              N                NA
6      3     6546           <NA>                NA
7      4     7683           <NA>                NA
8      5     6543              Y                50
9      6     7683              Y                70
10     7     6543              N                NA
11     8     7683              N                NA

我需要创建一个新数据框，该数据框将只有8行（df中有8级）。通常我会使用简单的方法：

df %>% 
  group_by(level) %>% 
  summarise()

问题是我需要在过滤后的数据上创建几个非常自定义的列，每个列均按级进行。

示例：

df %>% 
  group_by(level) %>% 
  summarise(
    Meal_Average =  filter(., ADD_ALLOW_MEAL =="Y" & ALLOW_MEALLOW>0) %>% {ifelse(str_detect(.$CODE, "2")=="TRUE", round(mean(.$ALLOW_MEALLOW, na.rm = TRUE),3), NA_real_ )}  
  )

我收到以下错误：

Column `Meal_Average` must be length 1 (a summary value), not 4

我想要的结果是：

 level    Meal_Average 
1      1   50
2      2   NA
3      3   NA
4      4   NA
5      5   NA
6      6   NA
7      7   NA
8      8   NA

任何想法我该怎么做？

谢谢！

Answer 1

这里是使用dplyr的想法。我在这里所做的是，我只是根据您的条件将ALLOW_MEALLOW值替换为0（这样就不会影响均值），即

library(dplyr)

df %>% 
 mutate(ALLOW_MEALLOW = replace(ALLOW_MEALLOW, ADD_ALLOW_MEAL == 'N' & ALLOW_MEALLOW < 0 | !grepl('2', CODE), 0)) %>% 
 group_by(level) %>% 
 summarise(new_mean = mean(ALLOW_MEALLOW, na.rm = TRUE))

给出，

# A tibble: 8 x 2
  level new_mean
  <dbl>    <dbl>
1     1       50
2     2        0
3     3        0
4     4        0
5     5        0
6     6        0
7     7        0
8     8        0

注意：您可以像往常一样将0替换为NA

如何使用每列的筛选数据在另一个数据框中创建具有自定义列的新数据框

1 个答案: