根据每个组的特定行计算 R 中行之间的差异

如何解决根据每个组的特定行计算 R 中行之间的差异

大家好， 我有一个数据框，其中每个 ID 都有 1-5 次多次访问。我正在尝试计算每次访问与访问 1 之间的分数差异。例如。 (Score(Visit 5-score(Visit1) 等等。我如何在 R 中实现？下面是一个示例数据集和结果数据集

structure(list(ID = c("A","A","B","B"),Visit = c(1L,2L,3L,4L,5L,1L,3L),Score = c(16,15,13,12,20,19,18)),class = "data.frame",row.names = c(NA,-8L))

#>   ID Visit Score
#> 1  A     1    16
#> 2  A     2    15
#> 3  A     3    13
#> 4  A     4    12
#> 5  A     5    12
#> 6  B     1    20
#> 7  B     2    19
#> 8  B     3    18

^{由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 5 月 20 日创建}

这是预期的输出

解决方法

这是使用 dplyr

的解决方案

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(Difference = ifelse(Visit == 1,NA,Score[Visit == 1] - Score))

# A tibble: 8 x 4
# Groups:   ID [2]
  ID    Visit Score Difference
  <chr> <int> <dbl>      <dbl>
1 A         1    16         NA
2 A         2    15          1
3 A         3    13          3
4 A         4    12          4
5 A         5    12          4
6 B         1    20         NA
7 B         2    19          1
8 B         3    18          2

---

样本数据

df <- data.frame(
  ID = c('A','A','B','B'),Visit = c(1:5,1:3),Score = c(16,15,13,12,20,19,18)
)

旁注：下次我建议您不要发布图像，而是使用数据框上的 dput() 函数发布示例数据

,

使用 dplyr 的 first 解决方案

data <- data.frame(
  ID = c(rep("A",5),rep("B",3)),18))

library(dplyr)
data %>%
  group_by(ID) %>%
  arrange(Visit) %>%
  mutate(Difference = first(Score) - Score)
#> # A tibble: 8 x 4
#> # Groups:   ID [2]
#>   ID    Visit Score Difference
#>   <chr> <int> <dbl>      <dbl>
#> 1 A         1    16          0
#> 2 A         2    15          1
#> 3 A         3    13          3
#> 4 A         4    12          4
#> 5 A         5    12          4
#> 6 B         1    20          0
#> 7 B         2    19          1
#> 8 B         3    18          2

^{由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 5 月 20 日创建}