R 通过将两列分组并将其保存到新列中来应用函数

在R中具有以下df

data.frame

：

df的呼叫：

Id1 Id2   var1    var2
A  CODE_1 9625    0.110 
A  CODE_1 10625   0.210
A  CODE_2 3441    0.0604
A  CODE_2 22372   0.237
A  CODE_3 4611    0.0792
A  CODE_3 2859    0.0530
B  CODE_1 2295    0.0308
B  CODE_1 4398    0.0474
B  CODE_2 2464    0.0353
B  CODE_2 342     0.0596
B  CODE_3 2600    0.229
B  CODE_3 429     0.0762

如何应用下一个函数：

myfun<- function(x,y,z,w){
  output <- list()
  output$den <- (x-z)/sqrt(((x*(1-x))/y)+((z*(1-z))/w))
  return(output)
}

代码基本上采用Id2和Id2，类似于以下手动过程：

A  CODE_1 9625    0.27   
A  CODE_1 8625    0.19   

并应用该函数，将结果按相应顺序保存在列中，如示例所示

myfun(0.110,9625,0.19,8625)$den

A  CODE_1 9625    0.27   -16.1
A  CODE_1 8625    0.19   -16.1

目前，我正在尝试一些方法，如：

df %>% group_by(Id1, Id2)%>%select(var1, Var2)%>% xxxxxxx

---

我感觉xxxxxxx的

xxxxxxx

基本上是一行简单的代码，但是我丢失了。

我们可以修改函数

uni_prop.test <- function(x,y,z,w){  
    (x-z)/sqrt(((x*(1-x))/y)+((z*(1-z))/w))

  }

---

检查“var1”和“var2”的输入和输出数据集值。似乎有些不同

uni_prop.test <- function(x,y,z,w){  
    (x-z)/sqrt(((x*(1-x))/y)+((z*(1-z))/w))

  }

library(dplyr)
df %>% 
   group_by(Ti, Exp) %>% 
   mutate(var3 = uni_prop.test(first(var2), first(var1), last(var2), last(var1)))