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「id」でグループ化し、いくつかの算術関数を最後の 4 つの列に (グループごとに) 適用し、結果を含む df に新しい行を追加するにはどうすればよいですか。以下に、5 つのサンプル (id) と 8 つの列を含む例を示します。 

    d1   d2   id  type         treat  v1_gm  v2_pct v3_pct
1   info info 1   leaf         NA     0.2    70     90
2   info info 1   flower       A      0.5    80     80
3   info info 2   leaf         NA     0.4    65     80
4   info info 2   flower       A      0.1    90     90
5   info info 3   leaf         NA     0.6    55     80
6   info info 3   stem         A      0.3    80     30
7   info info 4   leaf         NA     0.6    30     40
8   info info 4   flower       A      0.7    75     75
9   info info 5   leaf/stem    NA     0.8    80     75

再現可能な例:

df <- data.frame(matrix(NA, nrow = 9, ncol = 8), row.names=NULL)
colnames(df) <- c("d1","d2","id","type","treat","v1_gm","v2_pct","v3_pct")
df$d1 <- "info"
df$d2 <- "info"
id <- c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
df$id <- c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
df$type <- c("leaf","flower","leaf","flower","leaf","stem","leaf","flower","leaf/stem")
df$treat <- c(NA,"A",NA,"A",NA,"A",NA,"A",NA)
df$v1_gm <- c(0.2,0.5,0.4,0.1,0.6,0.3,0.6,0.7,0.8)
df$v2_pct <- c(70,80,65,90,55,80,30,75,80)
df$v3_pct <- c(90,80,80,90,80,30,40,75,75)

結果テーブルは次のようになります。行 3、6、9、および 13 は、結果を含む新しい行です。新しい行は、テーブルの最後に追加するか、tmp df に入れて後で rbind を使用して追加することができます (どちらの方法もわかりません)。グループ変数は列「id」です。関数 sum は「v1_gm」に使用されます。関数 "mean" は複数の連続する列 (ここでは "v1_pct" と "v3_pct") に使用され、名前で呼び出す必要があります (例: v1_pct:v3_pct)。新しい行の「type」の値は、グループ行の「type」から連結されます。「d1」と「d2」は、treat=="A" のグループ行から単純にコピーされ、新しい行の「treat」は単純にコピーされます。行には値「cmb」が割り当てられます。

    d1   d2   id type         treat v1_gm  v2_pct  v3_pct
1   info info 1  leaf         NA    0.2    70      90
2   info info 1  flower       A     0.5    80      80
3   info info 1  leaf/flower  cmb   0.7    75      85
4   info info 2  leaf         NA    0.4    65      80
5   info info 2  flower       A     0.1    90      90
6   info info 2  leaf/flower  cmb   0.5    77.5    85
7   info info 3  leaf         NA    0.6    55      80
8   info info 3  stem         A     0.3    80      30
9   info info 3  leaf/stem    cmb   0.9    67.5    55
10  info info 4  leaf         NA    0.6    30      40
11  info info 4  flower       A     0.7    75      75
13  info info 4  leaf/flower  cmb   1.3    52.5    57.5
14  info info 5  leaf/stem    NA    0.8    80      75
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@Arun の回答を少し変更すると、次のスクリプトで問題が完全に解決されます。

library("dplyr")
res1 <- df %>%  
  group_by(id) %>%  
  mutate(  
    v1_gm = sum(v1_gm),  
    v2_pct = mean(v2_pct),  
    v3_pct = mean(v3_pct),  
    type = paste(type,collapse="/")) %>%  
  filter(treat == "A") %>%  
  mutate(treat = as.character("calculated"))  
final_res1 <- bind_rows(df,res1)  
final_res1$id <- as.character(final_res1$id)  
final_res1 <- final_res1 [order(final_res1$id, final_res1$treat, na.last=FALSE),  ]
于 2016-06-05T11:45:42.257 に答える