我正在尝试添加一个新变量，该变量基于对我的数据集中组中某个因素水平的观察。我一直在尝试利用各种dplyr函数（filter，select，mutate，group_by），但无法弄清楚如何使它们协同工作并完成工作我的目标。
这是我的数据示例：
rep rate n mort avg
<fct> <fct> <int> <dbl> <dbl>
1 1 0.747 10 7 0.7
2 1 0.373 10 7 0.7
3 1 0.187 10 6 0.6
4 1 0.0933 10 0 0
5 1 0.00 10 1 0.1
6 2 0.747 10 7 0.7
7 2 0.373 10 5 0.5
8 2 0.187 10 1 0.1
9 2 0.0933 10 4 0.4
10 2 0.00 10 0 0
我希望完成的工作是创建一个名为cont的新变量，该变量是在avg时从rate == "0.00"变量派生的。对于同一rep组中的每个观察，此变量将相同。最终产品将是与以下表格相似的表格：
rep rate n mort avg cont
<fct> <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 0.747 10 7 0.7 0.1
2 1 0.373 10 7 0.7 0.1
3 1 0.187 10 6 0.6 0.1
4 1 0.0933 10 0 0 0.1
5 1 0.00 10 1 0.1 0.1
6 2 0.747 10 7 0.7 0
7 2 0.373 10 5 0.5 0
8 2 0.187 10 1 0.1 0
9 2 0.0933 10 4 0.4 0
10 2 0.00 10 0 0 0
我尝试了以下代码：data %>% group_by(rep) %>% filter(rate =="0.00") %>% select(avg)将导致一个数据框，其中包含我想添加的数据作为新变量：
rep avg
<fct> <dbl>
1 1 0.1
2 2 0
3 3 0.1
4 4 0.3
5 5 0
6 6 0
7 7 0
8 8 0
我现在的问题是我不知道如何为rep组内的每个观察值创建新变量。我不确定在这种情况下如何正确使用mutate。预先感谢您的帮助！
答案 0 :(得分：4)
假设每个组中只有rate == "0.00"出现一次，我们可以做到
library(dplyr)
df %>%
group_by(rep) %>%
mutate(cont = avg[rate == "0.00"])
# rep rate n mort avg cont
# <fct> <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 1 0.747 10 7 0.7 0.1
# 2 1 0.373 10 7 0.7 0.1
# 3 1 0.187 10 6 0.6 0.1
# 4 1 0.0933 10 0 0 0.1
# 5 1 0.00 10 1 0.1 0.1
# 6 2 0.747 10 7 0.7 0
# 7 2 0.373 10 5 0.5 0
# 8 2 0.187 10 1 0.1 0
# 9 2 0.0933 10 4 0.4 0
#10 2 0.00 10 0 0 0
如果有多个事件，我们可以使用which.max选择第一个事件
df %>% group_by(rep) %>% mutate(cont = avg[which.max(rate == "0.00")])
使用data.table，我们可以做到
library(data.table)
setDT(df)[, cont := avg[rate == "0.00"], by = rep]
数据
df <- structure(list(rep = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L), .Label = c("1", "2"), class = "factor"), rate = structure(c(5L,
4L, 3L, 2L, 1L, 5L, 4L, 3L, 2L, 1L), .Label = c("0.00", "0.0933",
"0.187", "0.373", "0.747"), class = "factor"), n = c(10L, 10L,
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L), mort = c(7, 7, 6, 0,
1, 7, 5, 1, 4, 0), avg = c(0.7, 0.7, 0.6, 0, 0.1, 0.7, 0.5, 0.1,
0.4, 0)), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8",
"9", "10"), class = "data.frame")
答案 1 :(得分：1)
我们可以使用match
library(dplyr)
df %>%
group_by(rep) %>%
mutate(cont = avg[match("0.00", rate)])
# A tibble: 10 x 6
# Groups: rep [2]
# rep rate n mort avg cont
# <fct> <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 1 0.747 10 7 0.7 0.1
# 2 1 0.373 10 7 0.7 0.1
# 3 1 0.187 10 6 0.6 0.1
# 4 1 0.0933 10 0 0 0.1
# 5 1 0.00 10 1 0.1 0.1
# 6 2 0.747 10 7 0.7 0
# 7 2 0.373 10 5 0.5 0
# 8 2 0.187 10 1 0.1 0
# 9 2 0.0933 10 4 0.4 0
#10 2 0.00 10 0 0 0
或与data.table
library(data.table)
setDT(df)[, cont := avg[match("0.00", rate)], rep]
或按照@thelatemail建议使用联接
setDT(df)[df[rate=="0.00"], on= .(rep), cont := i.avg]
注意；即使存在重复的值，这两种方法也都可以使用，因为match仅返回第一个匹配项的索引。
df <- structure(list(rep = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L), .Label = c("1", "2"), class = "factor"), rate = structure(c(5L,
4L, 3L, 2L, 1L, 5L, 4L, 3L, 2L, 1L), .Label = c("0.00", "0.0933",
"0.187", "0.373", "0.747"), class = "factor"), n = c(10L, 10L,
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L), mort = c(7, 7, 6, 0,
1, 7, 5, 1, 4, 0), avg = c(0.7, 0.7, 0.6, 0, 0.1, 0.7, 0.5, 0.1,
0.4, 0)), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8",
"9", "10"), class = "data.frame")