假设我有一个数据.框架如下:
df <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 10),
value = c(0, 0, 11, 5, 9, 8, 0, 6, 0, 9,
4, 0, 0, 0, 18, 1, 1, 0, 3, 6),
index = c(0, 4, 3, 3, 2, 6, 0, 1, 0, 5,
3, 0, 6, 0, 2, 4, 5, 0, 2, 1))
使用dplyr，我想根据每个组添加一个新列，它提取列"VALUE"的倒序非零值的第n个值，将列"INDEX"中的非零值用作索引n.
我想要的输出如下所示:
group value index column_wanted
1 A 0 0 0
2 A 0 4 8
3 A 11 3 9
4 A 5 3 9
5 A 9 2 9
6 A 8 6 5
7 A 0 0 0
8 A 6 1 11
9 A 0 0 0
10 A 9 5 6
11 B 4 3 4
12 B 0 0 0
13 B 0 6 1
14 B 0 0 0
15 B 18 2 6
16 B 1 4 3
17 B 1 5 1
18 B 0 0 0
19 B 3 2 6
20 B 6 1 18
该任务可以通过首先创建只包含非零值的df子集，然后创建新列来完成，如下所示:
df_no0 <- df %>% filter(index != 0)
df_no0 <- df_no0 %>%
group_by(group) %>%
mutate(correct_col = rev(sort(value))[index])
df_no0
# A tibble: 14 × 4
# Groups: group [2]
group value index correct_col
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 0 4 8
2 A 11 3 9
3 A 5 3 9
4 A 9 2 9
5 A 8 6 5
6 A 6 1 11
7 A 9 5 6
8 B 4 3 4
9 B 0 6 1
10 B 18 2 6
11 B 1 4 3
12 B 1 5 1
13 B 3 2 6
14 B 6 1 18
然后，我们可以将其转换为仅包含零值的df的子集:
df_just0 <- df %>% filter(index == 0)
df_final <- df_no0 %>%
rbind(df_just0 %>% mutate(correct_col = 0))
arrange(group)
df_final
# A tibble: 20 × 4
# Groups: group [2]
group value index correct_col
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 0 4 8
2 A 11 3 9
3 A 5 3 9
4 A 9 2 9
5 A 8 6 5
6 A 6 1 11
7 A 9 5 6
8 A 0 0 0
9 A 0 0 0
10 A 0 0 0
11 B 4 3 4
12 B 0 6 1
13 B 18 2 6
14 B 1 4 3
15 B 1 5 1
16 B 3 2 6
17 B 6 1 18
18 B 0 0 0
19 B 0 0 0
20 B 0 0 0
这为我提供了所需的输出(行顺序并不重要).
这是可行的，但我正在寻找一种"更干净"和更短的解决方案，避免将数据"切割"成几个部分，并最终将它们重新绑定(真正的数据有数百个组和数千个观察).
所以我try 了这样的方法:
df %>%
group_by(group) %>%
mutate(wrong_column = ifelse(index == 0, 0,
rev(sort(value[value != 0]))[index[index != 0]]))
# A tibble: 20 × 4
# Groups: group [2]
group value index wrong_column
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 0 0 0
2 A 0 4 9
3 A 11 3 9
4 A 5 3 9
5 A 9 2 5
6 A 8 6 11
7 A 0 0 0
8 A 6 1 8
9 A 0 0 0
10 A 9 5 9
11 B 4 3 4
12 B 0 0 0
13 B 0 6 6
14 B 0 0 0
15 B 18 2 1
16 B 1 4 6
17 B 1 5 18
18 B 0 0 0
19 B 3 2 1
20 B 6 1 6
我真的不明白这是怎么回事，但这并没有给我我想要的.
我也try 了case_when 功能，但我不能很好地使用它，因为它不断抛出错误，LHS和RHS不匹配.
有谁能给我指个方向吗？
(我使用的是R 4.3.2.和dplyr版本1.1.2)