R 如何按组进行变异？

我试图根据每组的平均函数变异一个新变量。我尝试使用R中提供的预加载数据帧“ToothGrowth”运行此代码

输出结果不正确，似乎是将每个组的平均值作为列表循环，而不是分配给每个组

图中显示了我试图实现的目标：

data("ToothGrowth")
head(ToothGrowth)

tg.tb01<-ToothGrowth %>% 
group_by(supp, dose) %>% # mydata has 3 more variables. 
  summarise(mean = mean(len)) %>% 
  print()
ToothGrowth %>% 
  group_by(supp) %>%
  mutate(submean2 = len - tg.tb01$mean/tg.tb01$dose)

数据（“牙齿生长”）
头部（牙齿生长）
tg.tb01%
分组依据（支持，剂量）%>%#mydata还有3个变量。
总结（平均值=平均值（len））%>%
打印（）
牙齿生长%>%
分组依据（支持）%>%
突变（亚组2=len-tg.tb01$平均值/tg.tb01$剂量）

如果我理解正确，您应该改用。请用数字指定所需的输出

tg.tb01<-ToothGrowth %>% 
    group_by(supp, dose) %>%
    mutate(mean = mean(len)) %>%
    ungroup() %>%
    group_by(supp) %>%
    mutate(submean2 = len - mean/dose)

tg.tb01%
第组（补充，剂量）%>%
变异（平均值=平均值（len））%>%
解组（）%>%
分组依据（支持）%>%
突变（亚组2=len-平均值/剂量）

您不需要另一个数据集来存储平均值。请看下面：

库（dplyr）
图书馆（数据集）
牙齿生长%>%
第组（补充，剂量）%>%
变异（lenmean=平均值（len），
亚组2=透镜-透镜平均值/剂量）
#>#A tible:60 x 5
#>#组：补充，剂量[6]
#>len supp剂量lenmean Subman2
#>             
#>1 4.2 VC 0.5 7.98-11.8
#>2 11.5 VC 0.5 7.98-4.46
#>3 7.3 VC 0.5 7.98-8.66
#>4.5.8 VC 0.5 7.98-10.2
#>5.6.4 VC 0.5 7.98-9.56
#>6 10 VC 0.5 7.98-5.96
#>7.11.2 VC 0.5 7.98-4.76
#>8 11.2 VC 0.5 7.98-4.76
#>9.5.2 VC 0.5 7.98-10.8
#>107 VC 0.57.98-8.96
#> # ... 还有50行

如果您能用示例中的数字举例说明您希望输出数据的样子，那就太好了。