R滞后变量与Skip值
R滞后变量与Skip值
提问于 2022-11-23 20:10:50
DATA = data.frame(STUDENT = c(1,1,1,2,2,2,3,3,4,4),
SCORE = c(6,4,8,10,9,0,2,3,3,7),
CLASS = c('A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'B', 'C', 'A', 'B'),
WANT = c(NA, NA, 2, NA, NA, -10, NA, NA, NA, NA))我有数据，并希望创建“希望”，它是通过以下方法计算的：
对于每个学生，找到分数等于分数的分数(类= C) -分数(类= A)
EX: SCORE(STUDENT = 1, CLASS = C) - SCORE(STUDENT = 1, CLASS = A) = 8-6=2回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-11-23 20:13:01
假设每个‘学生’最多有一个'C‘和'A’‘CLASS’，只需将CLASS值为'C‘、'A’的‘分数’子集，通过将所有其他位置按‘学生’分组后，只将值分配到类为'C‘的位置。
library(dplyr)
DATA <- DATA %>%
group_by(STUDENT) %>%
mutate(WANT2 = (SCORE[CLASS == 'C'][1] - SCORE[CLASS == 'A'][1]) *
NA^(CLASS != "C")) %>%
ungroup-output
# A tibble: 10 × 5
STUDENT SCORE CLASS WANT WANT2
<dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
1 1 6 A NA NA
2 1 4 B NA NA
3 1 8 C 2 2
4 2 10 A NA NA
5 2 9 B NA NA
6 2 0 C -10 -10
7 3 2 B NA NA
8 3 3 C NA NA
9 4 3 A NA NA
10 4 7 B NA NAStack Overflow用户
发布于 2022-11-23 20:19:52
这是一种解决方案，先以更广泛的格式组织数据，然后再以更长的格式组织。不管" CLASS“列的顺序如何，这个解决方案都能工作(例如，如果有一个实例中的类顺序是CBA或BCA，而不是os ABC，这个解决方案就能工作)。
解决方案
library(dplyr)
library(tidyr)
wider <- DATA %>% select(-WANT) %>%
pivot_wider( names_from = "CLASS", values_from = "SCORE") %>%
rowwise() %>%
mutate(WANT = C-A) %>%
ungroup()输出wider
# A tibble: 4 × 5
STUDENT A B C WANT
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 6 4 8 2
2 2 10 9 0 -10
3 3 NA 2 3 NA
4 4 3 7 NA NA如果您真的想要像您的输出示例一样，那么我们可以通过这样的方式重新组织更广泛的数据：
将wider重组为长格式
wider %>%
pivot_longer(A:C, values_to = "SCORE", names_to = "CLASS") %>%
relocate(WANT, .after = SCORE) %>%
mutate(WANT = if_else(CLASS == "C", WANT, NA_real_))最终输出
# A tibble: 12 × 4
STUDENT CLASS SCORE WANT
<dbl> <chr> <dbl> <dbl>
1 1 A 6 NA
2 1 B 4 NA
3 1 C 8 2
4 2 A 10 NA
5 2 B 9 NA
6 2 C 0 -10
7 3 A NA NA
8 3 B 2 NA
9 3 C 3 NA
10 4 A 3 NA
11 4 B 7 NA
12 4 C NA NA页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74552471
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