dplyr：计算汇总组之间的百分比变化答案

【问题标题】：dplyr: Calculate percent change between summarized groupsdplyr：计算汇总组之间的百分比变化
【发布时间】：2021-07-31 10:05:33
【问题描述】：

我正在尝试计算组之间的百分比变化，在我的 data.frame 中以组的形式组织一个控制组和多个处理组。由于我有很多观察，我正在使用dplyr。我不明白的是，如何有效地设置要比较的组？通常，我会将此任务拆分为多个步骤：

按组计算平均值
子集控制组以创建新的“控制”数据框
将“控制”数据帧加入第一个 df
计算对照和处理之间的百分比变化。

不过，我想知道dplyr 是否还没有更简单直接的方法？

虚拟示例

set.seed(5)
dd <- data.frame(id = rep(c(1:4), 3),
                 val = c(rnorm(4) +2,
                         rnorm(4) +3,
                         rnorm(4) +4),
                 grp = rep(c("control", "ch1", "ch2"), each = 4))

dd %>% 
  group_by(grp) %>% 
  summarise(my_mean = mean(val))

计算出“对照”和单独治疗之间百分比变化的预期结果：

# A tibble: 3 x 2
  grp     my_mean   perc_change
  <fct>     <dbl>
1 ch1        2.30    XX
2 ch2        5.00    YY
3 control    1.39    0

【问题讨论】：

标签： r dplyr percentage

【解决方案1】：

你想要这个吗？

library(tidyverse)
set.seed(5)
dd <- data.frame(id = rep(c(1:4), 3),
                 val = c(rnorm(4) +2,
                         rnorm(4) +3,
                         rnorm(4) +4),
                 grp = rep(c("control", "ch1", "ch2"), each = 4))

dd %>% 
  group_by(grp) %>% 
  summarise(my_mean = mean(val)) %>%
  mutate(perc_change = scales::percent((my_mean - my_mean[grp == 'control'])/my_mean[grp == 'control']))
#> # A tibble: 3 x 3
#>   grp     my_mean perc_change
#>   <chr>     <dbl> <chr>      
#> 1 ch1        3.00 63%        
#> 2 ch2        4.07 121%       
#> 3 control    1.84 0%

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 7 月 31 日创建}

【讨论】：

非常感谢！！这看起来很棒！请问，如何设置它来计算数值，而不是字符？（例如，从行值中排除 % 符号）？
酷，明白了！像mutate(perc_change = (my_mean - my_mean[grp == 'control'])/my_mean[grp == 'control']*100) 这样简单，或者甚至更简单？

【解决方案2】：

你在找这个吗？

library(dplyr)

dd %>% 
  group_by(grp) %>% 
  summarise(my_mean = mean(val))  %>%
  mutate(perc_change = (my_mean - my_mean[match('control', grp)])/ my_mean[match('control', grp)] * 100)
  #Also we can use '=='
  #mutate(perc_change = (my_mean - my_mean[grp == 'control'])/ my_mean[grp == 'control'] * 100)

【讨论】：