如何通过在另一列 r 中使用多个变量来改变新列
嗨，我想通过使用mutate函数来创建一个新变量Foldchange。但是我想使用来自同一列的值来计算这个值。有没有什么方法可以计算一个新变量，从同一列中折叠更改，而无需重新排列表格，这样表格就不需要拆分了？
下面是一个清晰的例子:
Plate Sample_ID Visit Bead_MFI Phago_Score mean_phago
<fct> <chr> <fct> <int> <dbl> <dbl>
4 100004 V1 1199 237. 253.
4 100077 V1 1522 405. 396.
4 100077 V2 1349 324. 814.
4 100004 V2 1518 466. 867
我想要的输出类似于使用：
test %>% group_by("Sample", "Plate") %>% mutate (Foldchange = ((mean_phago$V2-mean_phago$V1)/mean_phago$V1))
获取
Plate Sample_ID Visit Bead_MFI Phago_Score mean_phago Foldchange
<fct> <chr> <fct> <int> <dbl> <dbl>
4 100004 V1 1199 237. 253. 2.42
4 100077 V1 1522 405. 396. 1.11
4 100077 V2 1349 324. 834. 1.11
4 100004 V2 1518 466. 867 2.42
显然，我不能使用此代码基于V1和V2变量进行选择，但这只是为了说明。我希望通过这种方式，我可以保持我的附加表的完整性，折叠更改将具有重复值，但此时没关系。
提前感谢您的任何帮助，对R来说还是很新的！
马里语
共有1个答案
我们需要根据逻辑条件进行子集
library(dplyr)
test %>%
group_by(Plate) %>%
mutate(Foldchange = (mean_phage[Visit == 'V2'] -
mean_phage[Visit == 'V1'])/mean_phage[Visit =='V1'])
或者如果每个组只有一个“V1”、“V2”，可以使用diff
test %>%
arrange(Plate, desc(Visit)) %>%
group_by( Plate) %>%
mutate(Foldchange = diff(mean_phage)/last(mean_phage))
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