我试图做一些非常类似于相对于每组中的值的比较(通过dplyr)(但是这个解决方案似乎让R崩溃了).我想为每个组复制一个值,并添加一个重复此值的新列.作为一个例子,我有
library(dplyr)
data = expand.grid(
category = LETTERS[1:2],
year = 2000:2003)
data$value = runif(nrow(data))
data
category year value
1 A 2000 0.6278798
2 B 2000 0.6112281
3 A 2001 0.2170495
4 B 2001 0.6454874
5 A 2002 0.9234604
6 B 2002 0.9311204
7 A 2003 0.5387899
8 B 2003 0.5573527
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想要一个类似的数据帧
data
category year value value2
1 A 2000 0.6278798 0.6278798
2 B 2000 0.6112281 0.6112281
3 A 2001 0.2170495 0.6278798
4 B 2001 0.6454874 0.6112281
5 A 2002 0.9234604 0.6278798
6 B 2002 0.9311204 0.6112281
7 A 2003 0.5387899 0.6278798
8 B 2003 0.5573527 0.6112281
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
即每个类别的值是2000年的值.我试图想出一个可扩展到给定过滤标准的一般解决方案,即类似
data %>% group_by(category) %>% mutate(value = filter(data, year==2002))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是由于分配中的长度不正确,这不起作用.
Gre*_*gor 11
做这个:
data %>% group_by(category) %>%
mutate(value2 = value[year == 2000])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
你也可以这样做:
data %>% group_by(category) %>%
arrange(year) %>%
mutate(value2 = value[1])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
要么
data %>% group_by(category) %>%
arrange(year) %>%
mutate(value2 = first(value))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
要么
data %>% group_by(category) %>%
mutate(value2 = nth(value, n = 1, order_by = "year"))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或者可能是其他几种方式.
mutate(value = filter(data, year==2002))由于某些原因,您的尝试没有意义.
当您data再次明确传入时,它不是之前分组的链的一部分,因此它不知道分组.
所有dplyr动词都将数据帧作为第一个参数并返回数据帧,包括filter.当您value = filter(...)尝试将完整数据框分配给单个列时value.