r - 基于 R 内的条件，在许多列上进行迭代减法

Question

我的数据包含足球比赛结果的统计数据，包括 12806 个观察结果(比赛结果)和 34 个关键绩效指标。

我的 data.frame 的(小)示例如下:

head(Test)
  MatchID Outcome Var1 Var2 Var3 Var4 Var5
1      30    Loss    0   10    0   10    0
2      30     Win    6   13    6   13    6
3      31    Loss    8   12    3    6    3
4      31     Win   29   40    9   19    3
5      32    Loss    7   26    7   26    6
6      32     Win   11   20   11   20    9

对于每个唯一的“比赛 ID”，我希望从获胜(结果 ==“获胜”)团队中扣除每一个失败的(结果 ==“损失”关键绩效指标)。我的数据集并不总是按输，赢，输，赢，所以连续完成这个。明智的方式可能是不可能的。

我已经使用 dplyr 尝试了以下操作:

 Differences <- Test %>% 
   group_by(MatchID) %>% 
   summarise_at( .vars = names(.)[3:7], ((Outcome == "Win") - (Outcome == "Loss")))

但担心我使用了错误的方法，因为我收到了以下错误:继承错误(x，“fun_list”):找不到对象“结果”

我的预期结果是:

head(AnticipatedOutcome)
  MatchID Var1 Var2 Var3 Var4 Var5
1      30  6    3    6    3    6
3      31 21   28    6   13    0
5      32  4   -6    4   -6    3

使用 dplyr 可以实现这一点吗？

Answer 1

两个逻辑向量的差异具有相同的长度。我们需要对 'Outcome' 为 "Win" 的 'Var' 列进行子集化，取其 sum 并从 'Outcome' 为 的列中减去它>“损失”

library(tidyverse)
Test %>%
    group_by(MatchID) %>%
    summarise_at(vars(starts_with('Var')),
              funs(sum(.[Outcome == "Win"]) - sum(.[Outcome == "Loss"])))
# A tibble: 3 x 6
#  MatchID  Var1  Var2  Var3  Var4  Var5
#    <int> <int> <int> <int> <int> <int>
#1      30     6     3     6     3     6
#2      31    21    28     6    13     0
#3      32     4    -6     4    -6     3

---

或者另一种选择是将聚集为“长”格式，通过总和的差值获得组，并将其传播为“宽” ' 格式

Test %>% 
  gather(key, val, Var1:Var5) %>% 
  group_by(MatchID, key) %>%
  summarise(val = sum(val[Outcome == "Win"]) - sum(val[Outcome == "Loss"])) %>%
  spread(key, val)