R - 根据另一个数据框列中的值满足的条件在数据框列中添加值（由公式得出）

Question

这是一个示例数据集：

data = data.frame('Cat' = c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'),
                  'Value' = c(1,1,1,2,2,3,3,3,3,3))
data

另一个数据框：

a = data.frame('Name' = c('A', 'B', 'C', 'D'))

期望输出：

我想了解如何在数据帧的同一行中引用另一个单元格，并使用该单元格的值执行某些功能。

这对“数据中”有效：

a[,'In Data?'] = ifelse(a$Name %in% unique(data$Cat), "Y", "N")

这失败中位数：

b$Median = median(data$Cat[data$Cat == a$Name])

Error message:
Error in Ops.factor(data$Cat, a$Name) : 
  level sets of factors are different

此失败计数：

a$Count = ifelse(a$Name %in% unique(data$Cat), length(data$Cat==a$Name), 0)

Error:
Error in Ops.factor(data$Cat, a$Name) : 
  level sets of factors are different

。 . 第二数据框列：

目录：A B C D
计数：
比例：
中位数：
值 > 中位数：
f(x) : {count + 10}
在数据中？ :

Answer 1

最好将这些操作定义为合并和汇总。（就单元格和行而言似乎非常 Excel-like 而不是 R-like）。 dplyr 包在这里有很大帮助

library(dplyr)
a %>% 
  left_join(data, by=c("Name"="Cat")) %>% 
  group_by(Name) %>% 
  summarize(
    Count=sum(!is.na(Value)),
    Median=median(Value),
    ValuesGtMed=sum(Value>Median),
    f = Count+10,
    InData = if_else(Count>0, "Y","N")
  ) %>% 
  mutate(Proportion=Count/sum(Count))

left_join 确保我们获得 a 中的所有值，然后我们只对 Name

定义的每个组使用不同的汇总函数

输出：

  Name  Count Median ValuesGtMed     f InData Proportion
  <chr> <int>  <dbl>       <int> <dbl> <chr>       <dbl>
1 A         3      1           0    13 Y             0.3
2 B         2      2           0    12 Y             0.2
3 C         5      3           0    15 Y             0.5
4 D         0     NA          NA    10 N             0

R - 根据另一个数据框列中的值满足的条件在数据框列中添加值（由公式得出）

R - Add values (derived by a formula) in a dataframe column based on a condition met by values in a column of another dataframe

r

dataframe

median

data-wrangling