创建新变量以有条件地从其他观察中添加信息

Question

这可能是一个完全新手的问题，但对于我的生活，我无法弄清楚如何去做。所以假设我有一个看起来像这样的数据框。

id<- c(1,1,2,3,3,3,4,5,5)
type<- c('a','a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'b')
percent<- c(.2,.4,.5, .1,.2, .4, .2, .6, .1)

dummy_data<- cbind(id, type, percent)

我要做的是创建一个新变量，我们称之为 total_percent，它执行以下操作：如果 id 相同且类型相同，则将它们相加。例如在虚拟数据中，由于 ID 为 1 的两个观测值都是类型 a，因此在每个观测值的新变量中返回 0.6。在 id 为 3 的观察中，两个具有类型 a，一个具有类型 b。因为在每次观察中，a 类型的两个加起来是 0.3，b 类型的加起来是 0.4。

数据应该是这样的。

total_percent<- c(.6, .6, .5, .3, .3, .4, .2, .7, .7)
final_data<- cbind(id, type, percent, total_percent)

任何帮助将不胜感激！我完全被难住了。

Answer 1

试试这个：

library(dplyr)

dummy_data %>% group_by(id,type) %>% mutate(Index=cumsum(percent),Result=max(Index))

# A tibble: 9 x 5
# Groups:   id, type [6]
     id type  percent Index Result
  <dbl> <fct>   <dbl> <dbl>  <dbl>
1     1 a         0.2   0.2    0.6
2     1 a         0.4   0.6    0.6
3     2 b         0.5   0.5    0.5
4     3 a         0.1   0.1    0.3
5     3 a         0.2   0.3    0.3
6     3 b         0.4   0.4    0.4
7     4 a         0.2   0.2    0.2
8     5 b         0.6   0.6    0.7
9     5 b         0.1   0.7    0.7