如何使用 dplyr 在行组之间进行划分？答案

【问题标题】：How to divide between groups of rows using dplyr?如何使用 dplyr 在行组之间进行划分？
【发布时间】：2016-09-23 16:44:51
【问题描述】：

我有这个数据框：

x <- data.frame(
    name = rep(letters[1:4], each = 2),
    condition = rep(c("A", "B"), times = 4),
    value = c(2,10,4,20,8,40,20,100)
) 
#   name condition value
# 1    a         A     2
# 2    a         B    10
# 3    b         A     4
# 4    b         B    20
# 5    c         A     8
# 6    c         B    40
# 7    d         A    20
# 8    d         B   100

我想按名称分组并将condition == "B" 行的值与condition == "A" 行的值相除，得到这个：

data.frame(
    name = letters[1:4],
    value = c(5,5,5,5)
)
#   name value
# 1    a     5
# 2    b     5
# 3    c     5
# 4    d     5

我知道这样的事情可以让我非常接近：

x$value[which(x$condition == "B")]/x$value[which(x$condition == "A")]

但我想知道是否有一种简单的方法可以使用 dplyr 来做到这一点（我的数据框是一个玩具示例，我通过链接多个 group_by 和 summarise 调用来实现它）。

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr

【解决方案1】：

使用data.table，将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(x)），按'name'分组，我们将'value'对应'B'条件除以那些对应的条件到'A''条件'。

library(data.table)
setDT(x)[,.(value = value[condition=="B"]/value[condition=="A"]) , name]
#    name value
#1:    a     5
#2:    b     5
#3:    c     5
#4:    d     5

或从“长”重塑为“宽”，并将“B”列除以“A”。

dcast(setDT(x), name~condition, value.var='value')[, .(name, value = B/A)]

【讨论】：

@user5249203 也许你的意思是 Map 或者你想除以 x[-1]/x[-length(x)] 之类的东西
@user5249203 在此解决方案的上下文中，您的评论对我来说并不清楚，因为我们正在对每一行进行条件检查，即相同。你的意思是condtion == 'a'，条件=='b'，条件=='a'，'等等。在这种情况下，需要Map 即Map(function(x, y) value[condtion == x]/value[condition == y], yourfirstvec_orcol, yoursecondvec)
将尝试发布问题。

【解决方案2】：

我会使用来自tidyr 的spread。

library(dplyr)
library(tidyr)

x %>%
  spread(condition, value) %>%
  mutate(value = B/A)

  name  A   B value
1    a  2  10     5
2    b  4  20     5
3    c  8  40     5
4    d 20 100     5

然后您可以使用select(-A, -B) 删除多余的列。

【讨论】：

【解决方案3】：

试试：

x %>% 
  group_by(name) %>%
  summarise(value = value[condition == "B"] / value[condition == "A"])

这给出了：

#Source: local data frame [4 x 2]
#
#    name value
#  (fctr) (dbl)
#1      a     5
#2      b     5
#3      c     5
#4      d     5

【讨论】：

我有和上面一样的数据，唯一的区别是有时“条件”列没有“A”或“B”，所以有时没有分母或分子。我想删除这些行并继续划分。你有什么想法吗？
@vicky 只是预先过滤它们？ x %>% 过滤器(条件 %in% c("A", "B"))