R 使用更多条件筛选名称

我需要对一个大数据集执行以下步骤，我尝试使用

filter

，但无法正确实现我的预期

在我下面的数据示例中，有四列：

subject

，

block number

，

US

，

stimultium

    subject block number US stimulus
1 subject1            3  0      S10
2 subject1            3  1       S1
3 subject1            4  0      S10
4 subject1            4  0       S7
5 subject1            4  1       S1
6 subject1            4  0       S8

对于每个受试者（我仅以受试者1的数据为例），如果

US==1

在

block number==3

中，则

stimulation

变为

'CS+

；如果

US==0

在

block number==3

中，则刺激变为

'CS-'

我需要把这个应用到所有区块的刺激上。例如，如果对于受试者1，

S10==CS+

在

块号==3

中，则

S10

在其他块号中也==

CS+

。其他刺激方案的名称保持不变

我知道如何使用过滤器来更改

块号==3

中刺激的名称，但我不知道如何将其推广到其他块号

structure(list(subject = c("subject1", "subject1", "subject1", 
"subject1", "subject1", "subject1"), `block number` = c(3L, 3L, 
4L, 4L, 4L, 4L), US = c(0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L), stimulus = c("S10", 
"S1", "S10", "S7", "S1", "S8")), row.names = c(NA, -6L), class = c("data.table", 
"data.frame"), .internal.selfref = <pointer: 0x00000261ebfe1ef0>)

---

修订情景

data %>% group_by(subject, stimulus) %>%
  mutate(dummy = sum(`block number` == 3 & US == 1)) %>%
  ungroup() %>% group_by(subject) %>%
  mutate(new_stimulus = case_when(`block number` == 3 & dummy == max(dummy) ~ 'US+',
                                  `block number` == 3 ~ 'US-',
                                  TRUE ~ stimulus)) %>%
  group_by(subject, stimulus) %>%
  mutate(new_stimulus = ifelse(min(new_stimulus == stimulus) < 1, new_stimulus, stimulus)) %>%
  ungroup()

# A tibble: 8 x 6
  subject  `block number`    US stimulus dummy new_stimulus
  <chr>             <int> <int> <chr>    <int> <chr>       
1 subject1              3     1 S10          2 US+         
2 subject1              3     1 S10          2 US+         
3 subject1              3     1 S1           1 US-         
4 subject1              3     0 S1           1 US-         
5 subject1              4     0 S10          2 US+         
6 subject1              4     0 S7           0 S7          
7 subject1              4     1 S1           1 US-         
8 subject1              4     0 S8           0 S8

data %>% mutate(new_stimulus = case_when(`block number` == 3 & US == 1 ~ 'CS+',
                                `block number` == 3 & US == 0 ~ 'CS-',
                                TRUE ~ stimulus)) %>%
  group_by(subject, stimulus) %>%
  mutate(new_stimulus = ifelse(min(new_stimulus == stimulus) < 1, new_stimulus, stimulus)) %>%
  ungroup()

# A tibble: 6 x 5
  subject  `block number`    US stimulus new_stimulus
  <chr>             <int> <int> <chr>    <chr>       
1 subject1              3     0 S10      CS-         
2 subject1              3     1 S1       CS+         
3 subject1              4     0 S10      CS-         
4 subject1              4     0 S7       S7          
5 subject1              4     1 S1       CS+         
6 subject1              4     0 S8       S8

---

@AnilGoyal是的，在真实数据中，我有许多块编号。在所有其他块号中，我有许多不同的刺激，而在块号3中，只有2个刺激，我需要根据块号3中的条件将这两个刺激的名称更改为所有块号。@AnilGoyal很抱歉，我将最小化数据样本。很抱歉，我还想问一下，如果我需要一个标准，我能做些什么：“CS+”如果“我们的人数==1>我们的人数==0”？e、 例如，如果S10==1两次，S1==1一次，那么S10==CS+，你能用一个例子详细说明一下吗？我已经更新了我的问题。请参见编辑。它应该能工作！！非常感谢你的帮助！！

data %>% group_by(subject, stimulus) %>%
  mutate(dummy = sum(`block number` == 3 & US == 1)) %>%
  ungroup() %>% group_by(subject) %>%
  mutate(new_stimulus = case_when(`block number` == 3 & dummy == max(dummy) ~ 'US+',
                                  `block number` == 3 ~ 'US-',
                                  TRUE ~ stimulus)) %>%
  group_by(subject, stimulus) %>%
  mutate(new_stimulus = ifelse(min(new_stimulus == stimulus) < 1, new_stimulus, stimulus)) %>%
  ungroup()

# A tibble: 8 x 6
  subject  `block number`    US stimulus dummy new_stimulus
  <chr>             <int> <int> <chr>    <int> <chr>       
1 subject1              3     1 S10          2 US+         
2 subject1              3     1 S10          2 US+         
3 subject1              3     1 S1           1 US-         
4 subject1              3     0 S1           1 US-         
5 subject1              4     0 S10          2 US+         
6 subject1              4     0 S7           0 S7          
7 subject1              4     1 S1           1 US-         
8 subject1              4     0 S8           0 S8

data %>% mutate(new_stimulus = case_when(`block number` == 3 & US == 1 ~ 'CS+',
                                `block number` == 3 & US == 0 ~ 'CS-',
                                TRUE ~ stimulus)) %>%
  group_by(subject, stimulus) %>%
  mutate(new_stimulus = ifelse(min(new_stimulus == stimulus) < 1, new_stimulus, stimulus)) %>%
  ungroup()

# A tibble: 6 x 5
  subject  `block number`    US stimulus new_stimulus
  <chr>             <int> <int> <chr>    <chr>       
1 subject1              3     0 S10      CS-         
2 subject1              3     1 S1       CS+         
3 subject1              4     0 S10      CS-         
4 subject1              4     0 S7       S7          
5 subject1              4     1 S1       CS+         
6 subject1              4     0 S8       S8