dplyr：将组中的所有值除以组的第一个值答案

【问题标题】：dplyr: divide all values in group by group's first valuedplyr：将组中的所有值除以组的第一个值
【发布时间】：2019-01-24 10:33:38
【问题描述】：

我的 df 看起来像这样：

ID    Obs    Value
1     1      26
1     2      13
1     3      52
2     1      1,5
2     2      30

使用 dplyr，我添加了额外的列 Col，这是列值中的所有值除以该列中组的第一个值的结果。

ID    Obs    Value    Col
1     1      26       1
1     2      13       0,5
1     3      52       2
2     1      1,5      1
2     2      30       20

我该怎么做？

【问题讨论】：

相关Scale relative to a value in each group (via dplyr)

标签： r dplyr

【解决方案1】：

按“ID”分组后，使用mutate将“Value”除以“Value”的first创建一个新列

library(dplyr)
df1 %>%
   group_by(ID) %>%
   mutate(Col = Value/first(Value))

如果first 'Value' 为 0 并且我们不想使用它，则使用逻辑表达式对 'Value' 进行子集化，然后取其中的 first

df1 %>%
   group_by(ID) %>%
    mutate(Col = Value/first(Value[Value != 0]))

或在base R

df1$Col <- with(df1, Value/ave(Value, ID, FUN = head, 1))

注意：“值”中的逗号表示它是 character 列。在这种情况下，应该首先将其更改为十进制（.），如果是这种情况，则转换为nunmeric，然后进行除法。可以边读数据边做

【讨论】：

在 dplyr 中有没有办法动态定义值？有些组的第一个值为 0，我想通过除以第一个值来避免 INF！= 0。
@TImHaus。在这种情况下，将mutate 更改为mutate(Col = Value/first(Value[Value != 0]))

【解决方案2】：

或者，不创建额外的列：

library(tidyverse)

df = data.frame(ID=c(1,1,1,2,2), Obs=c(1,2,3,1,2), Value=c(26, 13, 52, 1.5, 30))

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate_at('Value', ~./first(.))
#> # A tibble: 5 x 3
#> # Groups:   ID [2]
#>      ID   Obs Value
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     1   1  
#> 2     1     2   0.5
#> 3     1     3   2  
#> 4     2     1   1  
#> 5     2     2  20

### OR ###
df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate_at('Value', function(x) x/first(x))
#> # A tibble: 5 x 3
#> # Groups:   ID [2]
#>      ID   Obs Value
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     1   1  
#> 2     1     2   0.5
#> 3     1     3   2  
#> 4     2     1   1  
#> 5     2     2  20

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-01-04 创建}

【讨论】：