R- 如何更新仅与列包含某个数字开头的行有关的列值？

如何解决R- 如何更新仅与列包含某个数字开头的行有关的列值？

我有一个如下所示的数据集：

ex <- data.frame("id" =c(rep(1234,6)),"case" = c(45,45,92,93),"cpt" = c(20600,25263,8456,2345,9023,"C1245"),"date"=c("2019-05-21","2019-08-22","2019-04-12","2019-03-01","2019-02-18","2019-03-12"),"window"=c(10,20,NA,NA),"pay"=c(520,140,2200,230,600,700))

我基本上有两个问题： 我怎样才能更新 cpt 列的 cpt 值对应于最高 pay 的行按案例分组only 重点关注包含以数字 2 开头的 cpt 值的任何行在此之后，我如何更新窗口列以用 NA 替换任何不是最大值的值（也只关注 cpt 值以 2 开头的行）

我希望最终输出看起来像这样：

ex1 <- data.frame("id" =c(rep(1234,20600,700))

我有两个代码

ex[,cpt:=cpt[which.max(pay)],by=case]

ex %>% group_by(case) %>% mutate(window=replace(window,(pay < max(pay)),NA)) %>%
  setDT()

但是这两个代码都适用于整体最大值并且会产生

ex2 <- data.frame("id" =c(rep(1234,"cpt" = c(8456,"window"=c(NA,700))

有什么办法可以改变我必须得到的代码才能得到我正在寻找的输出？或者任何其他可能更有效的代码？提前致谢！

解决方法

我们创建一个逻辑向量（i1) 基于 'cpt' 的第一个字符（substr - 因为 OP 对那些以“2”开头的元素感兴趣），按 'id 分组','case',if 有 any 'i1'，然后使用它对 'pay' 进行子集化，使用 which.max 获取 'max' 元素的索引，并使用它来子集'cpt'的子集（cpt[i1]）或else返回原始列'cpt'，然后我们replace'窗口'，其中'cpt'与'cpt'不同将列 'cpt1'（原始列）复制到 NA 和 ungroup

library(dplyr)
ex %>% 
  mutate(cpt1 = cpt) %>%
  group_by(id,case) %>% 
  mutate(i1 = substr(cpt,1,1) ==  "2",cpt = if(any(i1)) cpt[i1][which.max(pay[i1])] else cpt,window = replace(window,cpt != cpt1,NA),i1 = NULL,cpt1 = NULL) %>%
    ungroup

-输出

# A tibble: 6 x 6
#     id  case cpt   date       window   pay
#  <dbl> <dbl> <chr> <chr>       <dbl> <dbl>
#1  1234    45 20600 2019-05-21     10   520
#2  1234    45 20600 2019-08-22     NA   140
#3  1234    45 20600 2019-04-12     NA  2200
#4  1234    92 2345  2019-03-01     45   230
#5  1234    92 2345  2019-02-18     NA   600
#6  1234    93 C1245 2019-03-12     NA   700