R在满足3个条件的情况下,比较一列中的行值
虽然我在stackoverflow上搜索了很多,但我找不到问题的答案。这相当棘手,因为我只想在满足3个条件的情况下比较一列中的行值。 我想比较同一列(结果)中的两行值,当且仅当它们处于相同的治疗、组和周期时。我的目标是评估球员1和球员2是否得到了相同的结果(1=如果是,0=如果否)。我总共有五个专栏:治疗;玩家;组;结果;时期 在桌子下面R在满足3个条件的情况下,比较一列中的行值,r,loops,comparison,row,R,Loops,Comparison,Row,虽然我在stackoverflow上搜索了很多,但我找不到问题的答案。这相当棘手,因为我只想在满足3个条件的情况下比较一列中的行值。 我想比较同一列(结果)中的两行值,当且仅当它们处于相同的治疗、组和周期时。我的目标是评估球员1和球员2是否得到了相同的结果(1=如果是,0=如果否)。我总共有五个专栏:治疗;玩家;组;结果;时期 在桌子下面 df T Player Group Result Period Same Result 1 1 6
df
T Player Group Result Period Same Result
1 1 6 20 1 1
1 2 6 20 1 1
1 1 5 20 1 0
1 2 1 20 1 1
1 1 1 20 1 1
1 2 2 20 1 1
1 1 2 20 1 1
1 2 4 120 1 1
1 1 3 20 1 1
1 2 3 20 1 1
1 1 4 120 1 1
1 2 5 120 1 0
2 1 2 20 1 1
2 2 1 120 1 1
2 1 4 20 1 0
2 2 5 20 1 1
2 1 6 20 1 1
2 2 2 20 1 1
2 1 3 20 1 1
2 2 3 20 1 1
2 1 1 120 1 1
2 2 6 20 1 1
2 1 5 20 1 1
2 2 4 120 1 0
有什么想法吗?非常感谢您的帮助。
提前多谢 使用
tidyverse
可以执行以下操作。首先,group\u by
3列您感兴趣的内容:治疗、分组和周期。然后,对每组使用n_distinct
,查看该组是否只有一个唯一的结果
library(tidyverse)
df %>%
group_by(T, Group, Period) %>%
mutate(Same_Result_2 = +(n_distinct(Result) == 1))
可选择数据。表包:
library(data.table)
setDT(df)
df[, Same_Result_3 := if(uniqueN(Result)==1) 1 else 0, by=.(T, Group, Period)]
输出
相同的结果是示例中提供的值<代码>相同的\u结果\u 2
由上述tidyverse
代码确定
# A tibble: 24 x 7
# Groups: T, Group, Period [12]
T Player Group Result Period Same_Result_1 Same_Result_2
<int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 1 1 6 20 1 1 1
2 1 2 6 20 1 1 1
3 1 1 5 20 1 0 0
4 1 2 1 20 1 1 1
5 1 1 1 20 1 1 1
6 1 2 2 20 1 1 1
7 1 1 2 20 1 1 1
8 1 2 4 120 1 1 1
9 1 1 3 20 1 1 1
10 1 2 3 20 1 1 1
11 1 1 4 120 1 1 1
12 1 2 5 120 1 0 0
13 2 1 2 20 1 1 1
14 2 2 1 120 1 1 1
15 2 1 4 20 1 0 0
16 2 2 5 20 1 1 1
17 2 1 6 20 1 1 1
18 2 2 2 20 1 1 1
19 2 1 3 20 1 1 1
20 2 2 3 20 1 1 1
21 2 1 1 120 1 1 1
22 2 2 6 20 1 1 1
23 2 1 5 20 1 1 1
24 2 2 4 120 1 0 0
#一个tible:24 x 7
#组:T,组,周期[12]
T玩家组结果周期相同结果1相同结果2
1 1 1 6 20 1 1 1
2 1 2 6 20 1 1 1
3 1 1 5 20 1 0 0
4 1 2 1 20 1 1 1
5 1 1 1 20 1 1 1
6 1 2 2 20 1 1 1
7 1 1 2 20 1 1 1
8 1 2 4 120 1 1 1
9 1 1 3 20 1 1 1
10 1 2 3 20 1 1 1
11 1 1 4 120 1 1 1
12 1 2 5 120 1 0 0
13 2 1 2 20 1 1 1
14 2 2 1 120 1 1 1
15 2 1 4 20 1 0 0
16 2 2 5 20 1 1 1
17 2 1 6 20 1 1 1
18 2 2 2 20 1 1 1
19 2 1 3 20 1 1 1
20 2 2 3 20 1 1 1
21 2 1 1 120 1 1 1
22 2 2 6 20 1 1 1
23 2 1 5 20 1 1 1
24 2 2 4 120 1 0 0
亲爱的Ben,非常感谢您的帮助,如果没有您,我们不可能想出这个解决方案。像发条一样工作!