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在分组数据框中，我想应用一个函数，将实际 a 行中的一个值与该组（和同一列）的所有其他值（当前行中的 i 除外）相关联。这将导致一个单值的新变量。因此，如果该组由 c(1,2,3,4,5) 组成，我希望有一个新变量： c(fun(1,c(2,3), fun(2, c(1,3) ), fun(3, c(1,2)) 我的组没有相似的大小。但是尝试了这么长时间，我总是收到有趣的值，例如零或错误。

示例代码：

  set.seed(3)  
dat <- data_frame(a=1:10,value=round(runif(10),2),group=c(1,1,1,2,2,3,3,3,3,4))

 # one possible function
dif.dist <- function(x1, x2) sum(abs(x1 - x2))/(length(x2)-1) 

 # with this, sometimes the grouping gets lost in "vec" and i receive zeros   
 x <- dat%>%
 group_by(group)%>%
 mutate(vec= list(value))%>%
 mutate(dif = dif.dist(unique(value),unlist(vec)[unlist(vec)!=value]))%>%
 ungroup()

 # another try with plyr, that returns only 0   
 dat <- ddply(dat, .(group), mutate, dif=dif.dist1(value[a==a],value[value!=value[a==a]]))

但该功能有效

  dif.dist(dat$value[1],dat$value[2:3])
 [1] 0.85

后来，我需要它来接收与每个参与者相关的大量变量的距离矩阵。我会感谢帮助！

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一种选择是在按“组”分组后循环行序列，并根据索引对“值”的元素进行子集化

library(dplyr)
library(purrr)
out <- dat %>%
         group_by(group) %>% 
         mutate(dif = map_dbl(row_number(), ~ dif.dist(value[.x], value[-.x])))

head(out, 2)
# A tibble: 2 x 4
# Groups:   group [1]
#      a value group   dif
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1  0.17     1  0.85
#2     2  0.81     1  1.07
于 2018-06-23T15:36:29.550 回答