根据每组的特定行计算 R 中行之间的差异

Question

大家好，我有一个数据框，其中每个 ID 都有 1-5 次多次访问。我正在尝试计算每次访问与访问 1 之间的分数差异。（分数（Visit 5-score（Visit1）等）。我如何在 R 中实现这一目标？下面是示例数据集和结果数据集

structure(list(ID = c("A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"), 
    Visit = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L), Score = c(16, 
        15, 13, 12, 12, 20, 19, 18)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
    -8L))

#>   ID Visit Score
#> 1  A     1    16
#> 2  A     2    15
#> 3  A     3    13
#> 4  A     4    12
#> 5  A     5    12
#> 6  B     1    20
#> 7  B     2    19
#> 8  B     3    18

^{由reprex 包于 2021 年 5 月 20 日创建(v2.0.0)}

这是预期的输出

Answer 1

这是一个使用的解决方案dplyr

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(Difference = ifelse(Visit == 1, NA, Score[Visit == 1] - Score))

# A tibble: 8 x 4
# Groups:   ID [2]
  ID    Visit Score Difference
  <chr> <int> <dbl>      <dbl>
1 A         1    16         NA
2 A         2    15          1
3 A         3    13          3
4 A         4    12          4
5 A         5    12          4
6 B         1    20         NA
7 B         2    19          1
8 B         3    18          2

样本数据

df <- data.frame(
  ID = c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'),
  Visit = c(1:5, 1:3),
  Score = c(16,15,13,12,12,20,19,18)
)

旁注：下次我建议您不要发布图像，而是使用dput()数据帧上的函数发布示例数据