r - 如何从列的其余部分中减去列的子集

Question

我有一个数据框，其中包含我工作的 3 个重要变量。变量是 CountryName、year 和 Idealpoint。我想做的是找出特定年份美国和任何单个国家之间理想分数的差异。例如，我想计算 1993 年美国和克罗地亚之间理想点的差异。如何对美国年度理想点进行子集化并从中减去所有其他国家/地区的数据？

数据如下

    year       Idealpoint    CountryName             

 1  1991       2.98 United States of America
 2  1992       3.00 United States of America
 3  1993       2.97 United States of America
 4  1994       3.00 United States of America
 5  1995       3.11 United States of America
 6  1996       3.12 United States of America
 7  1997       2.99 United States of America
 8  1998       2.72 United States of America
 9  1999       2.51 United States of America
10  2000       2.56 United States of America

还有其他行具有不同的国家/地区名称，例如克罗地亚、瑞典等...

我尝试创建仅包含美国理想点数的子集向量，并从上述数据的子集中减去该子集(不含美国数据)。问题是，并不是每个国家每年都有一个理想的点，因为在某些情况下该国家并不存在。因此，US 理想点向量的长度不是非 US 向量长度的倍数。我该如何解决这个问题？

理想情况下，我希望看到的是类似的东西(只是一个例子，而不是我期望的实际结果)

    year       Idealpoint    CountryName   DifIdealUS      

 1  1991       2.98            Latvia      1
 2  1992       3.00            Latvia      1.2    
 3  1993       2.97            Latvia      1.3
 4  1994       3.00            Latvia      1
 5  1995       3.11            Latvia      1.1
 6  1996       3.12            Latvia      1.2
 7  1997       2.99            Latvia      1.3
 8  1998       2.72            Latvia      1.6
 9  1999       2.51            Latvia      1.7
10  2000       2.56            Latvia      1.6

Answer 1

我们能做到

library(dplyr)
df1 %>% 
   group_by(year) %>% 
   mutate(DifIdealUS = Idealpoint - 
                       Idealpoint[CountryName == 'United States of America'])

---

或者另一种选择，如果所有“CountryName”中的“年份”值相同并且按顺序排列，则

df1$DifIdealUS <- df1$Idealpoint - 
        df1$Idealpoint[df1$CountryName == "United States of America"]