R 根据数据帧中的某些条件更改一个值

我有一个类似于这个的数据帧

session <- c(rep(34,8), rep(28,8))
trial_index <- c(rep(2,4),rep(5,4),rep(6,4),rep(8,4))
label <- c(rep(c("a","b","c","d"),4))
time <- c(10,2,7,40,4,3,6,20,5,3,5,15,4,2,3,17)
data <-data.frame(session, trial_index,label,time)

---

session一种方法是重新排列数据，使标签成为每个
session-trial\u索引组合的单独列。然后，d的计算是一个简单的基于列的减法。发布此消息后，您可以将数据转换回此原始表单

下面是相同的示例实现

library(tidyr) # To rearrange the data
library(dplyr) # To do the subtraction

data <- tidyr::spread(data, key = label, value = time) %>% # Makes labels as columns
  dplyr::mutate(d = d - c - b - a) %>%
  tidyr::gather(key = label, value = time,-session,-trial_index) # Convert back

可能是这样的：

newdf <- data[, list(new=time[label=='d'] - time[label=='c'] - time[label=='b'] - time[label=='a']) ,list(session, trial_index)]
data <- merge(data,newdf)
data[label=='d',time := new]
data[,new := NULL]

newdf可能是一种稍微复杂的方法，但现在就开始吧

1） 将列向下移动，以便获得d旁边的a、b、c值

data <- data %>% mutate(time2 = lag(time), time3 = lag(time2), time4 = lag(time3))

使用data.table的解决方案

library(data.table)

## Just subset everything from "d" (as the order doesn't really matter) by group
d <- setDT(data)[, Reduce(`-`, rev(time)), by = .(session, trial_index)]$V1

## Insert the results only for "d" 
data[label == "d", time := d]

data
#     session trial_index label time
#  1:      34           2     a   10
#  2:      34           2     b    2
#  3:      34           2     c    7
#  4:      34           2     d   21
#  5:      34           5     a    4
#  6:      34           5     b    3
#  7:      34           5     c    6
#  8:      34           5     d    7
#  9:      28           6     a    5
# 10:      28           6     b    3
# 11:      28           6     c    5
# 12:      28           6     d    2
# 13:      28           8     a    4
# 14:      28           8     b    2
# 15:      28           8     c    3
# 16:      28           8     d    8

库（data.table）
##只需将“d”（顺序并不重要）中的所有内容按组进行子集
d@DavidArenburg，非常感谢。我不知道。更新：）这是否假定时间是按标签a-
，rev（time））的这一部分时遇到了问题。如果你能给我解释一下，我将不胜感激。另外，如果我有一个额外的变量（time2）并且我想做同样的事情呢？我需要为每个人单独做吗？Thanks@rookie它只假设“d”是最后一个，根据数学规则，顺序的其余部分都无关紧要。@unomas83。
Reduce
只是对宝贵子集中的每个值进行子集设置，并最终返回单个值。如果要对多个值执行此操作，只需将其放入
lappy（.SD，…）
并指定
.SDcols
。您应该阅读一些data.table教程，因为我不在电脑前面，现在无法编写，抱歉。非常感谢您的回答。它工作得很好！我在想。如果我有一个额外的变量（time2）并且我想做同样的事情呢？我需要为每个人分别做吗？是的，我想这是一个限制。也许函数会有帮助，但它不会很优雅。我认为其他一些解决方案在这种情况下可能会更好。
data <- data %>% mutate(time2 = lag(time), time3 = lag(time2), time4 = lag(time3))

data <- transform(data, time = ifelse(label == 'd', time-time2-time3-time4, time))

data <- data[-c(5, 6, 7)]

   session trial_index label time
1       34           2     a   10
2       34           2     b    2
3       34           2     c    7
4       34           2     d   21
5       34           5     a    4
6       34           5     b    3
7       34           5     c    6
8       34           5     d    7
9       28           6     a    5
10      28           6     b    3
11      28           6     c    5
12      28           6     d    2
13      28           8     a    4
14      28           8     b    2
15      28           8     c    3
16      28           8     d    8

library(data.table)

## Just subset everything from "d" (as the order doesn't really matter) by group
d <- setDT(data)[, Reduce(`-`, rev(time)), by = .(session, trial_index)]$V1

## Insert the results only for "d" 
data[label == "d", time := d]

data
#     session trial_index label time
#  1:      34           2     a   10
#  2:      34           2     b    2
#  3:      34           2     c    7
#  4:      34           2     d   21
#  5:      34           5     a    4
#  6:      34           5     b    3
#  7:      34           5     c    6
#  8:      34           5     d    7
#  9:      28           6     a    5
# 10:      28           6     b    3
# 11:      28           6     c    5
# 12:      28           6     d    2
# 13:      28           8     a    4
# 14:      28           8     b    2
# 15:      28           8     c    3
# 16:      28           8     d    8