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library(dplyr)
data = expand.grid(
category = LETTERS[1:2],
year = 2000:2003)
data$value = runif(nrow(data))
data
category year value
1 A 2000 0.6278798
2 B 2000 0.6112281
3 A 2001 0.2170495
4 B 2001 0.6454874
5 A 2002 0.9234604
6 B 2002 0.9311204
7 A 2003 0.5387899
8 B 2003 0.5573527
我想要一个像这样的数据框
data
category year value value2
1 A 2000 0.6278798 0.6278798
2 B 2000 0.6112281 0.6112281
3 A 2001 0.2170495 0.6278798
4 B 2001 0.6454874 0.6112281
5 A 2002 0.9234604 0.6278798
6 B 2002 0.9311204 0.6112281
7 A 2003 0.5387899 0.6278798
8 B 2003 0.5573527 0.6112281
即每个类别的值是 2000 年的值。我试图考虑一个可扩展到给定过滤标准的通用解决方案,即类似于
data %>% group_by(category) %>% mutate(value = filter(data, year==2002))
但是,由于作业长度不正确,这不起作用。
最佳答案
这样做:
data %>% group_by(category) %>%
mutate(value2 = value[year == 2000])
你也可以这样做:
data %>% group_by(category) %>%
arrange(year) %>%
mutate(value2 = value[1])
或
data %>% group_by(category) %>%
arrange(year) %>%
mutate(value2 = first(value))
或
data %>% group_by(category) %>%
mutate(value2 = nth(value, n = 1, order_by = "year"))
或者可能还有其他几种方式。
由于某些原因,您对 mutate(value = filter(data,year==2002)) 的尝试没有意义。
当您再次显式传入 data
时,它不是之前分组的链的一部分,因此它不知道分组。
所有dplyr
动词都将数据帧作为第一个参数并返回数据帧,包括filter
。当您执行value = filter(...)
时,您正在尝试将完整的数据框分配给单列value
。
关于r - dplyr 在 mutate 中广播每组的单个值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34075793/
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