R 根据组内的特定行，在组内变异

假设我有一个person X程序“long”格式的人员程序开始和结束日期的数据框：

df%
变异（alpha.start.date=#？？）

---

谢谢

我们可以通过获取与“alpha”过程对应的“end.date”，使用

mutate

创建变量

library(dplyr)
df %>%
  group_by(person.id) %>% 
  mutate(alpha.start.date = end.date[procedure == "alpha"])
# A tibble: 6 x 5
# Groups:   person.id [3]
#  person.id start.date end.date   procedure alpha.start.date
#      <dbl> <fct>      <fct>      <fct>     <fct>           
#1         1 2015-01-01 2015-01-30 alpha     2015-01-30      
#2         1 2015-01-05 2015-02-05 beta      2015-01-30      
#3         2 2016-05-06 2016-06-23 alpha     2016-06-23      
#4         2 2015-04-01 2015-05-30 beta      2016-06-23      
#5         3 2015-07-01 2015-08-10 alpha     2015-08-10      
#6         3 2015-01-06 2015-02-05 beta      2015-08-10      

库（dplyr）
df%>%
分组依据（个人id）%>%
变异（alpha.start.date=end.date[过程==“alpha”]）
#一个tibble:6x5
#组：person.id[3]
#person.id start.date end.date程序alpha.start.date
#                                   
#1 1 2015-01-01 2015-01-30阿尔法2015-01-30
#21 2015-01-05 2015-02-05 beta 2015-01-30
#32 2016-05-06 2016-06-23阿尔法2016-06-23
#4.2 2015-04-01 2015-05-30 beta 2016-06-23
#5.3 2015-07-01 2015-08-10阿尔法2015-08-10
#6.3 2015-01-06 2015-02-05 beta 2015-08-10

您是否需要

df%>%groupby（person.id）%%>%mutate（alpha.start.date=end.date[procedure==“alpha”]）

如果列是有序的，并且每个组的alpha始终是第一个，那么请执行

mutate（alpha.start.date=first（end.date））

就是这样！谢谢一旦它允许我使用.rad解决方案，将给出最佳答案-如果有

>1

alpha过程，这将抛出一个错误。只是提醒一下

df %<>%
  group_by(person.id) %>%
  mutate(alpha.start.date = #??)

library(dplyr)
df %>%
  group_by(person.id) %>% 
  mutate(alpha.start.date = end.date[procedure == "alpha"])
# A tibble: 6 x 5
# Groups:   person.id [3]
#  person.id start.date end.date   procedure alpha.start.date
#      <dbl> <fct>      <fct>      <fct>     <fct>           
#1         1 2015-01-01 2015-01-30 alpha     2015-01-30      
#2         1 2015-01-05 2015-02-05 beta      2015-01-30      
#3         2 2016-05-06 2016-06-23 alpha     2016-06-23      
#4         2 2015-04-01 2015-05-30 beta      2016-06-23      
#5         3 2015-07-01 2015-08-10 alpha     2015-08-10      
#6         3 2015-01-06 2015-02-05 beta      2015-08-10