R - 条件 IF 减去每行匹配条件

Question

我的数据集包含 product 类型和 purchase 数量的列。我希望能够从每一行的实际 purchase 中减去每个 product 类型的平均 purchase 数量。

我有一个大致像这样的数据集

library(dplyr)
set.seed(42)
product <- paste("prod - " , sample(c("A", "B", "C", "D"), size = 15, 
                                replace = TRUE))
purch <- sample(5:10, size = 15, replace = TRUE)

fake_data <- tibble(product, purch)

我可以使用拆分-应用-组合方法执行此操作，如下所示：

data_s <- split(fake_data, fake_data$product) #split
data_a <- lapply(data_s, function(m) cbind(m, m$purch - mean(m$purch))) #apply
data_c <- bind_rows(data_a) #combine

这行得通，但它恰好出现在使用 %>% 和 dplyr 的长而组织良好的链的中间。有没有办法使用 dplyr 来做到这一点，这样我就可以在不破坏链条的情况下得到我需要的东西？

谢谢。

Answer 1

library(dplyr)
fake_data %>% group_by(product) %>% 
                 mutate(NewVal = purch - mean(purch)) %>% arrange(product)

R - 条件 IF 减去每行匹配条件

R - Conditional IF Minus Each Row Matching Condition

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dplyr

split-apply-combine