r - Ifelse 以分组数据为条件

Question

这一定很简单，但我被困住了。我想使用 ifelse 语句中的 where 语句来改变一些分组数据。这是一个有效的示例:

example <- tibble::tribble(
  ~Group, ~Code, ~Value,
  "1", "A", 1,
  "1", "B", 1,
  "1", "C", 5,
  "2", "A", 1,
  "2", "B", 5,
  "2", "C", 2
)

example %>% group_by(Group) %>%
  mutate(GroupStatus=ifelse(Value[Code=="C"]==5, 1, 0))

这给出了期望的结果:

  Group Code  Value GroupStatus
  <chr> <chr> <dbl>       <dbl>
1 1     A         1           1
2 1     B         1           1
3 1     C         5           1
4 2     A         1           0
5 2     B         5           0
6 2     C         2           0

问题是其中一组缺少代码 C，如下所示:

example2 <- tibble::tribble(
  ~Group, ~Code, ~Value,
  "1", "A", 1,
  "1", "B", 1,
  "1", "C", 5,
  "2", "A", 1,
  "2", "B", 5
)

example2 %>% group_by(Group) %>%
  mutate(GroupStatus=ifelse(Value[Code=="C"]==5, 1, 0))

这给了我一个错误:错误:mutate()列GroupStatus出现问题。 i GroupStatus = ifelse(Value[Code == "C"] == 5, 1, 0)。 i GroupStatus 的大小必须为 2 或 1，而不是 0。 i 错误发生在组 2:组 =“2”。

我希望将任何缺少代码 C 的组中的“GroupStatus”设置为零。这可能吗？

Answer 1

另一种可能的解决方案，基于嵌套的ifelse:

library(dplyr)

example2 <- tibble::tribble(
  ~Group, ~Code, ~Value,
  "1", "A", 1,
  "1", "B", 1,
  "1", "C", 5,
  "2", "A", 1,
  "2", "B", 5
)

example2 %>% 
  group_by(Group) %>% 
  mutate(GroupStatus = ifelse("C" %in% Code, 
     ifelse(Value[Code == "C"] == 5, 1, 0), 0)) %>% 
  ungroup

#> # A tibble: 5 × 4
#>   Group Code  Value GroupStatus
#>   <chr> <chr> <dbl>       <dbl>
#> 1 1     A         1           1
#> 2 1     B         1           1
#> 3 1     C         5           1
#> 4 2     A         1           0
#> 5 2     B         5           0