如何通过在另一列 r 中使用多个变量来改变新列答案

【问题标题】：How to mutate new column by using multiple variable's in another column r如何通过在另一列 r 中使用多个变量来改变新列
【发布时间】：2021-05-14 09:24:28
【问题描述】：

您好，我想使用 mutate 函数创建一个新变量 Foldchange。但是，我想使用同一列中的值来计算它。有没有办法计算一个新变量，在同一列中折叠变化而不重新排列表格，这样表格就不需要拆分？

为了清楚起见，这是一个示例：

  Plate Sample_ID Visit  Bead_MFI Phago_Score mean_phago
 <fct> <chr>     <fct>        <int>       <dbl>      <dbl>
 4     100004    V1            1199        237.       253.
 4     100077    V1            1522        405.       396.
 4     100077    V2            1349        324.       814.
 4     100004    V2            1518        466.       867

我想要的输出类似于使用：

test %>% group_by("Sample", "Plate") %>% mutate (Foldchange = ((mean_phago$V2-mean_phago$V1)/mean_phago$V1))

得到

Plate Sample_ID Visit  Bead_MFI Phago_Score mean_phago  Foldchange 
 <fct> <chr>     <fct>        <int>       <dbl>      <dbl>
 4     100004    V1            1199        237.       253.  2.42
 4     100077    V1            1522        405.       396.  1.11
 4     100077    V2            1349        324.       834.  1.11
 4     100004    V2            1518        466.       867   2.42

显然，我无法使用此代码选择基于 V1 和 V2 变量，但这只是为了说明。我希望通过这种方式，我可以保持我的附加表完好无损，折叠变化会有重复值，但此时没关系。

提前感谢您的任何帮助，对于 R 来说还是个新手！

玛丽

【问题讨论】：

标签： r datatable dplyr

【解决方案1】：

我们需要根据逻辑条件进行子集化

library(dplyr)
test %>% 
    group_by(Plate) %>%
    mutate(Foldchange =  (mean_phage[Visit == 'V2'] - 
          mean_phage[Visit == 'V1'])/mean_phage[Visit =='V1'])

或者如果每个组只有一个'V1'，'V2'，可以使用diff

test %>% 
    arrange(Plate, desc(Visit)) %>%
    group_by( Plate) %>%
    mutate(Foldchange = diff(mean_phage)/last(mean_phage))

【讨论】：