R dplyr：基于组的条件变异

Question

目前，我正在解决以下问题：

我试图将我的数据集分组并创建一个新变量，捕获不属于该组的所有相反情况的组平均值 - 在特定的时间范围内。

这是使用mpg数据集的代码的副本。

cars <- mpg

cars$other_cty_yearly_mean <- 0

for(i in cars$cyl){
  cars <- cars %>%
    group_by(year) %>%
    mutate(other_cty_yearly_mean = if_else(
      cyl == i,
      mean(cty[cyl != i]),
      other_cty_yearly_mean
    )) %>%
    ungroup() %>%
    as.data.frame()
}

有没有更好的方法不需要for循环？

谢谢，最好！

Answer 1

你可以使用map_dbl的purrr来转换你的for循环：

mpg %>% 
  group_by(year) %>% 
  mutate(other_cty_yearly_mean = map_dbl(cyl, ~ mean(cty[!cyl %in% .x])))

# A tibble: 234 x 12
# Groups:   year [2]
#   manufacturer model      displ  year   cyl trans      drv     cty   hwy fl    class   other_cty_yearly_mean
#   <chr>        <chr>      <dbl> <int> <int> <chr>      <chr> <int> <int> <chr> <chr>                   <dbl>
# 1 audi         a4           1.8  1999     4 auto(l5)   f        18    29 p     compact                  14.6
# 2 audi         a4           1.8  1999     4 manual(m5) f        21    29 p     compact                  14.6
# 3 audi         a4           2    2008     4 manual(m6) f        20    31 p     compact                  14.7
# 4 audi         a4           2    2008     4 auto(av)   f        21    30 p     compact                  14.7
# 5 audi         a4           2.8  1999     6 auto(l5)   f        16    26 p     compact                  17.6
# ... with 229 more rows