从数据帧中的每个分组行中减去第一年的值

Question

我需要这个社区的R专家的帮助：set。种子（1234）x

我想得到这个输出：

id value1 value2 year
 1     9     -3    2
 1     1      0    3
 1     2     -1    4
 2    -2      2    2
 2    -3      2    3
 2     6      0    4
 3    -1      0    2
 3     3      0    3
 4     5      0    2
 5     2      1    2

谢谢你的帮助！

Answer 1

考虑by（按因子子集数据帧的函数），并让它调用subset（过滤掉第1年）和中的（重新计算列）。从那里，by返回一个数据帧列表，您可以通过wtihdo.call（rbind，…）完全绑定这些数据帧。

数据

txt = 'id value1 value2 year
1      1      4    1
1     10      1    2
1      2      4    3
1      3      3    4
2      4      1    1
2      2      3    2
2      1      3    3
2     10      1    4
3      4      5    1
3      3      5    2
3      7      5    3
4      4      2    1
4      9      2    2
5      5      3    1
5      7      4    2'

df1 <- read.table(text=txt, header=TRUE)

过程

df_list <- by(df1, df1$id, function(sub){      
  subset(
         within(sub, {        
             value1 <- value1 - value1[[1]] 
             value2 <- value2 - value2[[1]]           
         }), 
         year > 1
  )      
})

new_df <- data.frame(do.call(rbind, unname(df_list)),
                     row.names = NULL)    
new_df

#    id value1 value2 year
# 1   1      9     -3    2
# 2   1      1      0    3
# 3   1      2     -1    4
# 4   2     -2      2    2
# 5   2     -3      2    3
# 6   2      6      0    4
# 7   3     -1      0    2
# 8   3      3      0    3
# 9   4      5      0    2
# 10  5      2      1    2

Answer 2

按“id”分组后，使用mutate_at计算值之间的差异，其中“value”列上的“year”为1，然后过滤out行中的“year”为1

library(dplyr)
df1 %>% 
   group_by(id) %>%
   mutate_at(vars(value1:value2), funs(. -.[year == 1])) %>% 
   filter(year!= 1)
# A tibble: 10 x 4
# Groups:   id [5]
#      id value1 value2  year
#   <int>  <int>  <int> <int>
# 1     1      9     -3     2
# 2     1      1      0     3
# 3     1      2     -1     4
# 4     2     -2      2     2
# 5     2     -3      2     3
# 6     2      6      0     4
# 7     3     -1      0     2
# 8     3      3      0     3
# 9     4      5      0     2
#10     5      2      1     2

或者具有< code>data.table的类似逻辑

library(data.table)
setDT(df1)[, (2:3) := lapply(.SD, function(x) x - x[year == 1]),
      by = id, .SDcols = value1:value2][year != 1]

在基数R中，我们可以做

nm1 <- c('value1', 'value2')
df1[nm1] <- df1[nm1] -df1[df1$year==1, 
        nm1][rep(seq_along(unique(df1$id)), table(df1$id)),]
df1[df1$year != 1,]

df1 <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
  3L, 4L, 4L, 5L, 5L), value1 = c(1L, 10L, 2L, 3L, 4L, 2L, 1L, 
 10L, 4L, 3L, 7L, 4L, 9L, 5L, 7L), value2 = c(4L, 1L, 4L, 3L, 
 1L, 3L, 3L, 1L, 5L, 5L, 5L, 2L, 2L, 3L, 4L), year = c(1L, 2L, 
  3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L)), class =
   "data.frame", row.names = c(NA, -15L))