根据列值腐蚀性减去嵌套在数据框中的行 [英] subtracting rows nested in a data.frame based on column value corrospondence

问题描述

对于study的每个唯一值，我想知道如何从interval_id中相应的yi具有group != "C"的group == "C"行中减去group == "C"行的group == "C"

例如，在study == 1中，interval_id == 0的group == "C"的yi == .4应该从group == "T1"的yi == .1中减去。

同样，在study == 1中，interval_id == 1的group == "C"的yi == .5应该从yi == .3的group == "T1"中减去interval_id == 1的yi == .5。

最终输出应该是删除了group == C行的data.frame(如下)。

m = "
study group  yi  vi interval_id obs
1      T1    .1  1  0           1
1      T1    .3  2  1           2
1      C     .4  3  0           3
1      C     .5  4  1           4
2      T2    .6  5  0           5
2      C     .9  6  1           6
"

data <- read.table(text=m,h=T)

# DESIRED OUTPUT:
"
study group  yi  vi interval_id obs
1      T1    -.3  .  0           1
1      T1    -.2  .  1           2
2      T2    -.3  .  0           5
2      C      .9  .  1           6
"

推荐答案

我们可以将每个studyWHEREgroup != 'C'中的yi值与yiWHEREgroup = 'C'值相减。最后，删除group != 'C'处的行。

library(dplyr)

data %>%
  group_by(study) %>%
  mutate(yi = rep(yi[group != 'C'] - yi[group == 'C'], 2)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(group != 'C')

#  study group    yi    vi interval_id   obs
#  <int> <chr> <dbl> <int>       <int> <int>
#1     1 T1     -0.3     1           0     1
#2     1 T1     -0.2     2           1     2
#3     2 T2     -0.3     5           0     5 

这篇关于根据列值腐蚀性减去嵌套在数据框中的行的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！