вычислить соотношение двух факторов для каждого посещения с использованием dplyr

Question

Я бы хотел использовать dplyr для вычисления вектора отношений двух факторов для каждого посещения объекта. Ложные данные могут быть созданы ниже:

subj = c(rep("A", 10), rep("B", 4), rep("C", 6)) 
vist = c(rep(c("C0", "C1", "C2", "C3", "C4"), each=2), 
     rep(c("C0", "C1"), each=2), 
     rep(c("C0", "C1", "C2"), each=2)) 
factor = c(rep(c("L", "N"), 5), rep(c("L", "N"), 2), rep(c("L", "N"), 3)) 
set.seed(111) 
aval = round(rnorm(n = 20, 0, 1), 2) 

dat = data.frame(subj, vist, factor, aval, stringsAsFactors = FALSE) 
dat 

который выглядит как:

subj vist factor aval 
1  A C0  L 0.24 
2  A C0  N -0.33 
3  A C1  L -0.31 
4  A C1  N -2.30 
5  A C2  L -0.17 
6  A C2  N 0.14 
7  A C3  L -1.50 
8  A C3  N -1.01 
9  A C4  L -0.95 
10 A C4  N -0.49 
11 B C0  L -0.17 
12 B C0  N -0.41 
13 B C1  L 1.85 
14 B C1  N 0.39 
15 C C0  L 0.80 
16 C C0  N -1.57 
17 C C1  L -0.09 
18 C C1  N -0.36 
19 C C2  L -1.19 
20 C C2  N 0.36 

Что необходимо, так это отношение стоимости (aval) для факторов (factor) "N" над "L" , по каждому предмету (subj) за каждый визит (vist). Например, первое значение отношения будет -1.375, исходящее от -0.33/0.24. Благодаря!

Answer 1

Вы можете изменить данные с spread из пакета tidyr, то легко вычислить новый столбец:

library(tidyr) 
library(dplyr) 
dat %>% 
    spread(factor, aval) %>% 
    mutate(ratio = N/L) 


    subj vist  L  N  ratio 
1  A C0 0.24 -0.33 -1.3750000 
2  A C1 -0.31 -2.30 7.4193548 
3  A C2 -0.17 0.14 -0.8235294 
4  A C3 -1.50 -1.01 0.6733333 
5  A C4 -0.95 -0.49 0.5157895 
6  B C0 -0.17 -0.41 2.4117647 
7  B C1 1.85 0.39 0.2108108 
8  C C0 0.80 -1.57 -1.9625000 
9  C C1 -0.09 -0.36 4.0000000 
10 C C2 -1.19 0.36 -0.3025210 

Answer 2

Если есть только один N и L в группе, вы можете сделать:

dat %>% 
     group_by(subj, vist) %>% 
     summarise(ratio = aval[factor == "N"]/aval[factor == "L"]) 

#Source: local data frame [10 x 3] 
#Groups: subj [?] 

# subj vist  ratio 
# <chr> <chr>  <dbl> 
#1  A C0 -1.3750000 
#2  A C1 7.4193548 
#3  A C2 -0.8235294 
#4  A C3 0.6733333 
#5  A C4 0.5157895 
#6  B C0 2.4117647 
#7  B C1 0.2108108 
#8  C C0 -1.9625000 
#9  C C1 4.0000000 
#10  C C2 -0.3025210 

Answer 3

В базе R вы можете использовать aggregate, чтобы построить сводку отношений или ave, чтобы заполнить эти коэффициенты в исходные данные. Это предполагает, что data.frame является правильным и упорядоченным правильно.

aggregate(dat$aval, dat[c("subj", "vist")], FUN=function(x) x[2]/x[1]) 
    subj vist   x 
1  A C0 -1.3750000 
2  B C0 2.4117647 
3  C C0 -1.9625000 
4  A C1 7.4193548 
5  B C1 0.2108108 
6  C C1 4.0000000 
7  A C2 -0.8235294 
8  C C2 -0.3025210 
9  A C3 0.6733333 
10 A C4 0.5157895 

или

dat$rat <- ave(dat$aval, dat$subj, dat$vist, FUN=function(x) x[2]/x[1]) 

добавит его в качестве переменной.

Answer 4

Если они находятся в том же порядке и имеют ровно одну пару за каждый «Subj», «Вист»

dat$ratio <- rep(dat$aval[c(FALSE, TRUE)]/dat$aval[c(TRUE, FALSE)], each = 2) 
dat$ratio 
#[1] -1.3750000 -1.3750000 7.4193548 7.4193548 -0.8235294 -0.8235294 
#[7] 0.6733333 0.6733333 0.5157895 0.5157895 2.4117647 2.4117647 
#[13] 0.2108108 0.2108108 -1.9625000 -1.9625000 4.0000000 4.0000000 
#[19] -0.3025210 -0.3025210