如何根据R中的group by将单独的列值添加到另一列？

在R语言中，group_by通常与dplyr包一起使用，用于对数据进行分组操作。如果你想根据分组将单独的列值添加到另一列，可以使用mutate函数结合summarise或first、last等聚合函数。

以下是一个示例，说明如何根据分组将单独的列值添加到另一列：

假设我们有一个数据框（data frame）df，包含以下列：group、value1和value2。我们想根据group列进行分组，并将每个分组中的value1列的总和添加到一个新列total_value1中。

# 安装并加载dplyr包
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 创建示例数据框
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C"),
  value1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
  value2 = c(10, 20, 30, 40, 50)
)

# 使用group_by和mutate添加新列
result <- df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(total_value1 = sum(value1)) %>%
  ungroup() # 取消分组

# 查看结果
print(result)

在这个例子中，%>%是管道操作符，它将左侧的结果传递给右侧的函数。group_by(group)根据group列对数据进行分组，mutate(total_value1 = sum(value1))计算每个分组中value1的总和，并将结果存储在新列total_value1中。最后，ungroup()函数用于取消分组，以便后续操作不受分组影响。

如果你想将分组中的其他聚合值（如第一个值、最后一个值等）添加到新列，可以使用first()、last()等函数替换sum()。

例如，如果你想将每个分组中value2的第一个值添加到新列first_value2中，可以这样做：

result <- df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(first_value2 = first(value2)) %>%
  ungroup()

# 查看结果
print(result)

这将根据group列的分组，将每个分组中value2的第一个值添加到新列first_value2中。

参考链接：

• dplyr官方文档：https://dplyr.tidyverse.org/
• dplyr的group_by和mutate函数：https://dplyr.tidyverse.org/reference/group_by.html, https://dplyr.tidyverse.org/reference/mutate.html