使用mutate从另一列的组中创建最小值的新列

Question

我有一个数据帧df，并希望通过第二列的组的最小值填充新列。以前的帖子不会在创建新列的上下文中解决此问题，同时保留数据帧的原始行和列。

假设此示例输入：

a <- c(1,1,1,1,2,2,2,2)
b <- c(NA,1,2,2,3,5,6,NA)  
df <- data.frame(a,b)
df

a   b
1   NA          
1   1           
1   2           
1   2           
2   3           
2   5           
2   6           
2   NA          

我想要实现的是这个输出：

a   b   Min_b
1   NA  1           
1   1   1           
1   2   1           
1   2   1           
2   3   3           
2   5   3           
2   6   3           
2   NA  3       

以下是我对相应输出的尝试：

df %>% group_by(a) %>% mutate(Min_b = min(b, na.rm = TRUE))

a   b   Min_b
1   NA  1           
1   1   1           
1   2   1           
1   2   1           
2   3   1           
2   5   1           
2   6   1           
2   NA  1       

上面给出了b列的最小值，而不是列a的组b的最小值（即，我想要后者）。

df %>% group_by(a) %>% top_n(-1, wt = b)

a   b
1   1
2   3

以上工作用于找到正确的值，但似乎不在mutate中，如下所示：

df1 %>% group_by(a) %>% mutate(Min_of_b = top_n(-1, wt = b))

Error in is_scalar_integerish(n) : argument "n" is missing, with no default

感谢您提供有关替代方法的任何建议！

Answer 1

我想出了我的错误。我可能在加载dplyr后加载了plyr，这使得group_by工作不正常。为了解决这个问题，我将plyr分离如下：

detach(package:plyr)

我的group_by然后正常工作，使用以下代码（给定上面相同的数据帧）：

df %>% group_by(a) %>% mutate(Min_b = min(b, na.rm = TRUE))

a   b   Min_b
1   NA  1           
1   1   1           
1   2   1           
1   2   1           
2   3   3           
2   5   3           
2   6   3           
2   NA  3