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我的数据集包含product类型和purchase数量列。我希望能够从每行的实际数量中减去purchase每种类型的平均数量。productpurchase

我有一个大致像这样的数据集

library(dplyr)
set.seed(42)
product <- paste("prod - " , sample(c("A", "B", "C", "D"), size = 15, 
                                replace = TRUE))
purch <- sample(5:10, size = 15, replace = TRUE)

fake_data <- tibble(product, purch)

我可以使用 split-apply-combine 方法来做到这一点,如下所示:

data_s <- split(fake_data, fake_data$product) #split
data_a <- lapply(data_s, function(m) cbind(m, m$purch - mean(m$purch))) #apply
data_c <- bind_rows(data_a) #combine

这可行,但它发生在使用%>%and的长而组织良好的链的中间dplyr。有没有办法做到这一点dplyr,这样我就可以在不破坏链条的情况下得到我需要的东西?

谢谢你。

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library(dplyr)
fake_data %>% group_by(product) %>% 
                 mutate(NewVal = purch - mean(purch)) %>% arrange(product)
于 2016-07-14T22:26:48.423 回答