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我想研究 A 组关于我称为 的某些因变量对 B 的影响"target_n"。由于生成数据的方式，我的数据集中有按组排序的信息“层”。这意味着，在Group=="B"我有关于 B 的值的信息的行中，"target_n"对于在 的行中Group=="A"，我有关于 A 的值的信息"X_n"。组“C”基本上是一个“其他”类别，但我需要将它们与 A 和 B 放在同一行，以确保 A 的影响是对 B 而不是对 C。以下应该增加一些清晰度：

我的数据 ( df) 的结构如下：

df<-data.frame(
"Date"=c(1990-03,2000-01,2010-09,1990-03,2000-01,2010-09,1990-03,2000-01,2010-09),
"Group"=c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"),
"X_1_A"=c(9,4,7,NA,NA,NA,NA,NA,NA),
"X_2_A"=c(1,2,6,NA,NA,NA,NA,NA,NA),
"target_1_B"=c(NA,NA,NA,0,2,9,NA,NA,NA),
"target_2_B"=c(NA,NA,NA,9,2,1,NA,NA,NA),
"target_1_C"=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,5,3,1),
"target_2_C"=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,1,9,2)
)

我想要的是为 group和 group计算新变量，以便所有内容都在同一行中。如果我要手动执行此操作，我将在日期“1990-03”获取 A 的列“X_1”得分，并将其分配给同一日期 B 在 A 列中的位置。"A""C"

所以最后，我的数据看起来像这样：

df<-data.frame(
"Date"=c(1990,2000,2010,1990,2000,2010,1990,2000,2010),
"Group"=c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"),
"X_1_A"=c(9,4,7,NA,NA,NA,NA,NA,NA),
"X_2_A"=c(1,2,6,NA,NA,NA,NA,NA,NA),
"target_1_B"=c(NA,NA,NA,0,2,9,NA,NA,NA),
"target_2_B"=c(NA,NA,NA,9,2,1,NA,NA,NA),
"target_1_C"=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,5,3,1),
"target_2_C"=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,1,9,2),
"NEW_X_1_A"=c(NA,NA,NA,9,4,7,NA,NA,NA),
"NEW_X_2_A"=c(NA,NA,NA,1,2,6,NA,NA,NA),
"NEW_target_1_C"=c(NA,NA,NA,5,3,1,NA,NA,NA),
"NEW_target_2_C"=c(NA,NA,NA,1,9,2,NA,NA,NA)
)

（我有许多这样"X_"的 s 和完全相同数量的"target_"变量。我也不仅有这组 A、B 和 C，还有 A1、A2、A3、C1、C2、C3 甚至更多的 B。对于每个一组 A1,B1,C1 我也有一组与另一个“组”不匹配的日期。但这不是问题，因为我可以简单地将我的数据集水平分割成组，为所有将它们分开并再次合并。）

但是，我如何将 A 和 C 的值带入 B 的基于Group=="B"和基于的行中date？

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使用data.table你可以试试

df<-data.frame(
  "Date"=c("1990-03","2000-01","2010-09","1990-03","2000-01","2010-09","1990-03","2000-01","2010-09"),
  "Group"=c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"),
  "X1_A"=c(9,4,7,NA,NA,NA,NA,NA,NA),
  "X2_A"=c(1,2,6,NA,NA,NA,NA,NA,NA),
  "target_value_1_B"=c(NA,NA,NA,0,2,9,NA,NA,NA),
  "target_value_2_B"=c(NA,NA,NA,9,2,1,NA,NA,NA),
  "target_value_1_C"=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,5,3,1),
  "target_value_2_C"=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,1,9,2)
)

library(data.table)
setDT(df)[,`:=` (NEW_X1 = ifelse(Group=="B",X1_A[Group=="A"],NA),
                 NEW_X2 = ifelse(Group=="B",X2_A[Group=="A"],NA),
                 NEW_target_value_1_C =ifelse(Group=="B",target_value_1_C[Group=="C"],NA),
                 NEW_target_value_2_C =ifelse(Group=="B",target_value_2_C[Group=="C"],NA)
                 )]

结果是：

df
      Date Group X1_A X2_A target_value_1_B target_value_2_B target_value_1_C target_value_2_C NEW_X1 NEW_X2 NEW_target_value_1_C NEW_target_value_2_C
1: 1990-03     A    9    1               NA               NA               NA               NA     NA     NA                   NA                   NA
2: 2000-01     A    4    2               NA               NA               NA               NA     NA     NA                   NA                   NA
3: 2010-09     A    7    6               NA               NA               NA               NA     NA     NA                   NA                   NA
4: 1990-03     B   NA   NA                0                9               NA               NA      9      1                    5                    1
5: 2000-01     B   NA   NA                2                2               NA               NA      4      2                    3                    9
6: 2010-09     B   NA   NA                9                1               NA               NA      7      6                    1                    2
7: 1990-03     C   NA   NA               NA               NA                5                1     NA     NA                   NA                   NA
8: 2000-01     C   NA   NA               NA               NA                3                9     NA     NA                   NA                   NA
9: 2010-09     C   NA   NA               NA               NA                1                2     NA     NA                   NA                   NA
于 2018-09-05T01:56:34.890 回答