r - 有没有办法使用 dplyr 根据除以另一列的 group_by 来创建新列？

Question

我正在尝试通过将整数列 A (下面的 data1/2/3)除以列 A 的模式来创建一个新列，当它被另一个整数列 B 分组时(下面的 group1/2)

group1=rep(1:5,each=2)
group2=rep(6:10, each=2)
data1=c(1,1,1,1,1,4,5,6,3,8)
data2=c(5,4,5,7,8,5,2,1,1,5)
data3=c(6,6,8,9,5,4,3,3,1,1)
DF=data.frame(group1,group2,data1,data2,data3)

   group1 group2 data1 data2 data3
1       1      6     1     5     6
2       1      6     1     4     6
3       2      7     1     5     8
4       2      7     1     7     9
5       3      8     1     8     5
6       3      8     4     5     4
7       4      9     5     2     3
8       4      9     6     1     3
9       5     10     3     1     1
10      5     10     8     5     1

我一次成功地完成了这一列(参见下面的代码)，但我希望能够概括它:

DF %>%
  group_by(group2) %>%
  mutate(group2_mode = as.integer(head(names(sort(table(data2))),1))) %>%
  mutate(group2_data2 = data2/group2_mode) %>%
  #select(-c(group1_mode)) %>%
           ungroup()

# A tibble: 10 x 7
   group1 group2 data1 data2 data3 group2_mode group2_data2
    <int>  <int> <dbl> <dbl> <dbl>       <int>        <dbl>
 1      1      6     1     5     6           4         1.25
 2      1      6     1     4     6           4         1   
 3      2      7     1     5     8           5         1   
 4      2      7     1     7     9           5         1.4 
 5      3      8     1     8     5           5         1.6 
 6      3      8     4     5     4           5         1   
 7      4      9     5     2     3           1         2   
 8      4      9     6     1     3           1         1   
 9      5     10     3     1     1           1         1   
10      5     10     8     5     1           1         5   

这可行，但在为每个数据/组组合写出时很笨重。

我已经尝试遍历 for 循环，如下所示:

for (i in colnames(DF[,3:5])){
  for (k in colnames(DF[,1:2])){
    DF %>%
      group_by(k) %>%
      mutate(paste(c(k,"_",i), collapse = '') <- i/as.integer(head(names(sort(table(i))),1)))
  }
}

并收到以下错误:

Error: Column `k` is unknown

我希望输出类似于上面的第一个代码块，但对于每个数据/组组合。我还尝试将 for 循环中的所有变异列标记为相同的东西，但这也会导致相同的错误。我怀疑问题出在 group_by 语句中，但我不知道如何。

感谢您的时间

Answer 1

基本解决方案可能同样有用 - 我使用了 mode @Jon Spring 建议的功能。

mode <- function(codes){
  which.max(tabulate(codes))
}

groups <- c('group1', 'group2')
datas <- c('data1', 'data2', 'data3')

for (grp in groups) {
  for (col in datas) {
    DF[, paste(col, grp, sep = '_')] <- ave(x = DF[[col]], DF[[grp]], FUN = function(x) x / mode(x))
  }
}

   group1 group2 data1 data2 data3 data1_group1 data2_group1 data3_group1 data1_group2 data2_group2 data3_group2
1       1      6     1     5     6     1.000000         1.25        1.000     1.000000         1.25        1.000
2       1      6     1     4     6     1.000000         1.00        1.000     1.000000         1.00        1.000
3       2      7     1     5     8     1.000000         1.00        1.000     1.000000         1.00        1.000
4       2      7     1     7     9     1.000000         1.40        1.125     1.000000         1.40        1.125
5       3      8     1     8     5     1.000000         1.60        1.250     1.000000         1.60        1.250
6       3      8     4     5     4     4.000000         1.00        1.000     4.000000         1.00        1.000
7       4      9     5     2     3     1.000000         2.00        1.000     1.000000         2.00        1.000
8       4      9     6     1     3     1.200000         1.00        1.000     1.200000         1.00        1.000
9       5     10     3     1     1     1.000000         1.00        1.000     1.000000         1.00        1.000
10      5     10     8     5     1     2.666667         5.00        1.000     2.666667         5.00        1.000