Dplyr根据分组数据的特定值将列添加到数据帧

我有一个数据框，包含不同用户每周的页面浏览量。看起来是这样的：

Userid week views
eerr   24   1
dd     24   2
dd     25   1
...

我想绘制每周的平均页面浏览量。但是，我想根据用户在第一周的页面浏览量对他们进行分组，这样我就可以为具有不同活动级别的用户绘制单独的轨迹。我可以通过执行以下操作获得每个用户的第一周

weekdf = df %>% group_by(Userid) %>% mutate(firstweek = min(week))

但我不知道如何根据第一周行中的视图值进行分组。我试着在Summary中使用一个用户定义的函数，这似乎是可行的，但它从未终止，我明白了为什么——它必须多次重新计算所有内容

getoffset <- function(week, Userid,minweekdf)
{
 minweek = minweekdf[minweekdf$Userid == Userid,2] 
 offsetweek = week - minweek
 return(offsetweek)
}

offsetdf = df %>% group_by(Userid, week) %>% summarise(offsetweek = getoffset(week, Userid, minweek)) 

getoffset%groupby（Userid，week）%%>%summary（offsetweek=getoffset（week，Userid，minweek））

我如何才能做到这一点，最好是在dplyr中？

类似这样的内容：

Userid week views
eerr   24   1
dd     24   2
dd     25   1
...

df%%>%groupby（Userid）%%>%arrange（week）%%>%mutate（fv=first（views））

然后你可以按fv分组

排列-->第一个技巧非常精彩！谢谢谢谢你解答了我想问的问题-我很难回答这个问题。或者

df%>%groupby（Userid）%>%mutate（fv=first（views，week））