我有一个这样的df(简化版本):
lab_id weeks GM.CSF IFNa2 IFNg IL10 IL12p40
1 op1 2020 G4 week_1 1.6900 13.0258 5.0755 3.3068 1.3
2 op1 2020 G4 week_4 1.6900 4.4113 3.9592 2.0100 1.3
3 op10 2020 G4 week_4 2.4236 8.3186 41.7559 2.0100 1.3
4 op10 2020 G4 week_4 3.2600 18.3118 12.5456 2.0100 1.3
我正在try 判断连续的行，并在两列中满足特定条件.
第lab_id列有重复的字符串，但是，如果你看一下第weeks列，你可以有不同的值，在我的例子中只出现week_1 and 4，但我也有2 and 3.
所以，条件是:
- 如果列
lab_id在两个连续行中具有相同的值； - 计算
weeks列中的字符串，如果星期不同，则不执行任何操作； - 如果两个连续行中
weeks列的字符串相同，则执行以下操作； - 从连续的两行计算数值的平均值；
- 然后将新行的行替换为平均计算值；
例如，在第1行和第2行，我有:
op1 2020 G4 week_1
op1 2020 G4 week_4
代码不需要做任何事情，但是，对于第3行和第4行，我有:
op10 2020 G4 week_4
op10 2020 G4 week_4
因此，在本例中，我需要计算满足上述条件的两个连续行之间的平均值GM.CSF IFNa2 IFNg IL10 IL12p40.
对于第3行和第4行，我的预期结果必须为:
lab_id weeks GM.CSF IFNa2 ...
3 op10 2020 G4 week_4 2.8418 13.3152 ...
正如您所看到的，新值是来自两个连续行的数字列的平均值，现在我只有一个行，其中包含唯一的lab_id和weeks值，而不是同时复制这两列.
我对代码的 idea 是使用rowise()函数和if_else语句.
test %>%
rowwise() %>%
mutate(result = eval(parse(string = condition)))
但是，我认为这不是正确的方法，因为我正在计算两列中具有特定字符串值的两个连续行，因此mutate()可能是更好的替代方法.
mutate()运行前判断条件的功能:
test %>%
mutate(duplicated_w = duplicated(lab_id) & weeks == "week_4")
因此，如果条件为TRUE，则从列中的值执行mean()，
但是，此条件未正确计算，因为在条件不满足条件的行中返回TRUE.
这两个 idea 在我的代码中有不同的版本，但是到目前为止它们都没有成功.
问题:
- 有没有可以同时计算列和连续行的函数？
- 我能用我目前的替代方案做些什么？