R:如何根据因子水平计算差异？

Question

我有一个数据框 mytable对一组人进行两次测量的结果，A 和 B。

person measure outcome
1      A       3.6
2      A       2.3
3      A       4.2
1      B       3.9
2      B       3.2
3      B       2.7

我想为每个人计算 A 和 B 的分数之间的差异。也就是说，我想获得:

person outcome_diff
1      -0.3
2      -0.9
3       1.5

我搜索了一个答案，但我只发现了一个因子水平内的一些相关转换，而不是跨越它们。

我终于设法通过执行以下操作来解决它:

mytable$outcome[mytable$measure=="B"] <- -1*mytable$outcome[mytable$measure=="B"]
outtable <- aggregate(outcome ~ person, data=mytable, FUN=sum)

虽然它有效，但我想知道如何在不弄乱原始表格的情况下做到这一点。此外，该解决方案非常适合计算差异。实现相同目标的更通用方法是什么？

Answer 1

我会用 plyr :

ddply(mytable, "person", summarize,
      outcome_diff = outcome[measure == "A"] -
                     outcome[measure == "B"])
#   person outcome_diff
# 1      1         -0.3
# 2      2         -0.9
# 3      3          1.5

假设您总是恰好有两个度量 A和 B按照这个顺序，你也可以只做 ddply(mytable, "person", summarize, outcome_diff = -diff(outcome)) .