R 使用ddply计算组特征

我有一个与此相关的后续问题

我在下面有一个类似的数据框，但我试图计算腐烂水果在同一类别的其他水果中所占的百分比。因此，我不应考虑有关水果本身是否腐烂。下面的dataframe per很有希望澄清这一点，期望的结果列纯粹是出于示例目的插入的

理想情况下，我希望使用ddply来表示ddplydf、.FROUT、mutate、Perc=SUMBROOT/lengthRotten。但是，我没有找到一种方法来只考虑同一组中其他行的值。我想我可以使用基于所讨论行的值的if语句组合，但我想知道是否有更优雅的方法来实现这一点？非常感谢，W

    Fruit Rotten Desired_Outcome
1   Apple      1            0.33
2   Apple      1            0.33
3   Apple      0            0.66
4   Apple      0            0.66
5    Pear      1            0.66
6    Pear      1            0.66
7    Pear      1            0.66
8    Pear      0            1.00
9  Cherry      0            0.00
10 Cherry      0            0.00
11 Cherry      0            0.00
12 Banana      1              NA

Fruit=c(rep("Apple",4),rep("Pear",4),rep("Cherry",3),"Banana")
Gender=c(rep("Male",3),rep("Female",3))
Rotten=c(1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1)
Desired_Outcome=c(0.33,0.33,0.66,0.66,0.66,0.66,0.66,1,0,0,0,NA)
df=data.frame(Fruit,Rotten,Desired_Outcome)     
df

mutate将以元素方式工作，因此您可以从总和中减去每行的值

    Fruit Rotten Desired_Outcome      Perc
1   Apple      1            0.33 0.3333333
2   Apple      1            0.33 0.3333333
3   Apple      0            0.66 0.6666667
4   Apple      0            0.66 0.6666667
5  Banana      1              NA       NaN
6  Cherry      0            0.00 0.0000000
7  Cherry      0            0.00 0.0000000
8  Cherry      0            0.00 0.0000000
9    Pear      1            0.66 0.6666667
10   Pear      1            0.66 0.6666667
11   Pear      1            0.66 0.6666667
12   Pear      0            1.00 1.0000000

mutate将以元素方式工作，因此您可以从总和中减去每行的值

    Fruit Rotten Desired_Outcome      Perc
1   Apple      1            0.33 0.3333333
2   Apple      1            0.33 0.3333333
3   Apple      0            0.66 0.6666667
4   Apple      0            0.66 0.6666667
5  Banana      1              NA       NaN
6  Cherry      0            0.00 0.0000000
7  Cherry      0            0.00 0.0000000
8  Cherry      0            0.00 0.0000000
9    Pear      1            0.66 0.6666667
10   Pear      1            0.66 0.6666667
11   Pear      1            0.66 0.6666667
12   Pear      0            1.00 1.0000000

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