考虑以下数据框:
ID <- c(1,1,1,2,2,3,3,3,3)
A <- c("No","No","Yes","Yes","Yes","No","No","No","No")
B <- c("Yes","Yes","Yes","Yes","Yes","No","No","No","No")
df <- data.frame(ID,A,B)
我想创建 B 列,其中 A 列中出现至少一个"is"会导致 B 列中每个单独 ID 的值仅为"is"。我尝试了以下两种方法(我觉得我差不多了):
library(dplyr)
df <- df %>%
group_by(ID) %>%
mutate(B1=ifelse(A == "Yes", "Yes", "No")) # B1 is the new column for comparison
不幸的是,这给出了与 A 相同的列
和
df2 <- transform(df, B1= ave(A, ID, FUN=function(x) x[A == "Yes"]))
产生错误信息:
1:在 x[...] <- m 中: 要替换的项目数不是替换长度的倍数
非常感谢您的帮助。
最佳答案
你几乎成功了。这是对您的管道的一个小修改。这就是你想要的吗?
df <- df %>%
group_by(ID) %>%
mutate(B1=ifelse("Yes" %in% A, "Yes", "No"))
df
关于r - 根据其他列中至少一个变量的出现按组创建新列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47514803/