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如何使用c作为参考（post-pre）b和d作为键减去最后三列中的值？

输入

df1 <- tribble(
  ~a, ~b, ~c, ~d, ~e, ~f, ~g,
  "1396-006_post_B", "1396-006", "post", "B", 18, 16, 0,
  "1396-006_post_L", "1396-006", "post", "L", 7, 15, 0,
  "1396-006_pre_B", "1396-006", "pre", "B", 16, 9, 0,
  "1396-006_pre_L", "1396-006", "pre", "L", 2, 1, 0,
  "1396-053_post_B", "1396-053", "post", "B", 25, 58, 0,
  "1396-053_pre_B", "1396-053", "pre", "B", 24, 27, 0
)

输出

1396-006_B  2 7 0
1396-006_L  5 14  0
1396-053_B  1 31  0

试过了

df1 %>% 
  group_by(b, d) %>% 
  mutate_all(funs(diff))%>%
  ungroup()
4

2 回答 2

2

可能有更好的方法可以做到这一点，但我选择了

(df1 
    %>% group_by(b,d) 
    %>% arrange(c)
    %>% summarise_at(vars(e:g),funs(-1*diff(.)))
)
  • 使用summarise_at()而不是mutate_at()
  • 用于-1*diff(.)获得正确的标志，并arrange(c)确保顺序正确。或者，您可以使用 (1) arrange(desc(c))plusfuns(diff)或 (2) 明确引用前/后的内容，例如funs(.[c=="post"]-.[c=="pre"])（我认为后者会更明确）
  • 也许最有原则的方法是spread()分开前/后列，然后计算差异......但我不确定如何获得多个匹配的列对的差异......
于 2018-08-16T23:55:29.717 回答
0

如果我正确理解了数据，可以使用 reshape2 库并更改密钥来完成：

library(reshape2)

df1 <- mutate(df1, key = paste(b,d, sep = "-"))
df2 <- dcast(melt(df1), key ~ c + variable)
df2 %>% mutate(diff_e = post_e - pre_e,
                diff_f = post_f - pre_f,
                diff_g = post_g - pre_g)

给出 pre、post 和 diff 的个案观察：

           key   post_e post_f post_g pre_e pre_f pre_g diff_e diff_f diff_g
  1 1396-006-B     18     16      0    16     9     0      2      7      0
  2 1396-006-L      7     15      0     2     1     0      5     14      0
  3 1396-053-B     25     58      0    24    27     0      1     31      0
于 2018-08-17T16:17:23.093 回答