使用r中的dplyr在组之间建立差异

Question

我正在使用dplyr,我想知道是否有可能在一行中计算组之间的差异.如下面的小例子所示,任务是计算A组和B组标准化"分"变量之间的差异.

library(dplyr)
# creating a small data.frame
GROUP <- rep(c("A","B"),each=10)
NUMBE <- rnorm(20,50,10)
datf <- data.frame(GROUP,NUMBE)

datf2 <- datf %.% group_by(GROUP) %.% mutate(cent = (NUMBE - mean(NUMBE))/sd(NUMBE))

gA <- datf2 %.% ungroup() %.% filter(GROUP == "A") %.% select(cent)
gB <- datf2 %.% ungroup() %.% filter(GROUP == "B") %.% select(cent)

gA - gB

这当然是通过创建不同的对象没有问题 - 但是有更多的"内置"方式来执行此任务吗？更像是下面没有工作幻想代码的东西？

datf2 %.% summarize(filter(GROUP == "A",select(cent)) - filter(GROUP == "B",select(cent)))

谢谢!

Answer 1

鉴于我们每组有10个,添加一个索引1:10,1:10,并总结一下,区别于:

> datf2$entry=c(1:10,1:10)
> datf2 %.% ungroup() %.% group_by(entry) %.% summarize(d=cent[1]-cent[2])
Source: local data frame [10 x 2]

   entry          d
1      1 -0.8272879
2      2 -0.9159827
3      3 -0.5064762
4      4  0.4211639
5      5  1.3681720
6      6  3.3430289
7      7  1.0086822
8      8 -0.6163907
9      9 -0.7325220
10    10 -2.5423875

相比:

> gA - gB
         cent
1  -0.8272879
2  -0.9159827
3  -0.5064762
4   0.4211639
5   1.3681720
6   3.3430289
7   1.0086822
8  -0.6163907
9  -0.7325220
10 -2.5423875

有没有办法将entry字段注入数据或dplyr调用？我不确定,它似乎依赖于对数据了解太多的函数......