根据另一列中的特定行条件改变（计算）一列中的变量

Question

这是示例数据框：

data.frame(sample = c('A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'),
                 measure = c(20,30,40,60,60,20,60,50,40,10),
                 time = c(1,2,3,4,5,3,4,5,6,7),
                 start = c(1,1,1,1,1,3,3,3,3,3),
                 end = c(4,4,4,4,4,6,6,6,6,6))

   sample measure time start end
1       A      20    1     1   4
2       A      30    2     1   4
3       A      40    3     1   4
4       A      60    4     1   4
5       A      60    5     1   4
6       B      20    3     3   6
7       B      60    4     3   6
8       B      50    5     3   6
9       B      40    6     3   6
10      B      10    7     3   6

我想要做的是创建一个名为“calc”的新列，用于计算 time=end / time=start

我首先猜测 group_by 样本，但我无法弄清楚如何引用开始和结束时间。最终数据应该是这样的

   sample measure time start end calc
1       A      20    1     1   4    3
2       A      30    2     1   4    3
3       A      40    3     1   4    3
4       A      60    4     1   4    3
5       A      60    5     1   4    3
6       B      20    3     3   6    2
7       B      60    4     3   6    2
8       B      50    5     3   6    2
9       B      40    6     3   6    2
10      B      10    7     3   6    2

Answer 1

怎么样（

d

是你的数据框）：

library(dplyr)

d |>
rowwise() |>
mutate(is_endpoint = any(time == start, time == end)) |>
ungroup() |>
mutate(calc = max(measure[is_endpoint]) /
         min(measure[is_endpoint]),
       .by = sample
) |>
select(-is_endpoint)

输出：

# A tibble: 10 x 6
   sample measure  time start   end  calc
   <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 A           20     1     1     4     3
 2 A           30     2     1     4     3
 3 A           40     3     1     4     3
 4 A           60     4     1     4     3
 5 A           60     5     1     4     3
 6 B           20     3     3     6     2
 7 B           60     4     3     6     2
 8 B           50     5     3     6     2
 9 B           40     6     3     6     2
10 B           10     7     3     6     2