使用 mutate、if_else 和 rowSums 根据条件创建新 var

Question

我有一个长格式的数据框。我有多个城市。每个城市都有每个月的信息以及每个代码的信息（此代码从 100 到 1,000）。我的数据框如下所示：

Code	City	month	Data
100	A	10	0
100	B	12	1
100	A	10	2
100	B	12	3
100	A	10	4
100	B	12	5
200	A	10	10
200	B	12	11
200	A	10	12
200	B	12	13
200	A	10	14
200	B	12	15

我正在尝试创建一个新的 var，当变量 Code 等于 100 时，每个月将 Data 变量中的信息相加。所以对于第 10 个月月我的结果是 6，第 12 个月我的结果是 9：

Code
6
9
6
9
6
9
6
9
6
9
6
9

为此，我正在使用 dplyr：

df <- df %>%
group_by(month) %>% 
mutate(newvar =case_when(Code==100 ~ as.integer(rowSums(select_(., "Data"), na.rm = TRUE))))       

但是，我遇到了一个错误，我无法正确创建这个新变量。我知道更简单的方法是使用 base R。但我想使用 dplyr。

任何帮助都非常感谢！

Answer 1

您只能在 Code = 100 对应每个 month 的情况下使用 sum Data 值。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(month) %>%
  mutate(newvar = sum(Data[Code == 100], na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup

Answer 2

我们也可以

library(dplyr)
df %>%
   group_by(month) %>%
   mutate(newvar = sum(case_when(Code == 100 ~ Data), na.rm = TRUE))