有没有一种方法可以对已排序和分组的小工具进行有条件的多行操作？

如何解决有没有一种方法可以对已排序和分组的小工具进行有条件的多行操作？

我有一个分组的小标题，其中假设一个函数从上一行获取其值，则必须从其他参数中计算出几个参数。我试图找到涉及lag，mutate，case_when和aggregate的答案，但在以下玩具数据集中实现这些答案没有运气：

library(tidyverse)

set.seed(42)

df <- tibble(
  gr = c(1,1,2,2),t = rep((seq(1:3)),v1 = c(1,NA,1.6,NA),v2 = rnorm(6),v3 = c(-0.2,0.3,-0.6,-0.2,0.2)
  ) 

# These operations 
(df <- df %>% group_by(gr) %>%  arrange(t,.by_group = TRUE) %>% 
  mutate(R1=abs(v1-5*v2)) %>% 
  mutate(R2=abs(R1*v2)^(1/2)) %>% mutate(RI3=R1/R2)) 

# A tibble: 6 x 8
# Groups:   gr [2]
     gr     t    v1     v2    v3    R1    R2   RI3
  <dbl> <int> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1   1   -1.39   -0.2  7.94  3.32  2.39
2     1     2  NA   -0.279   0.3 NA    NA    NA   
3     1     3  NA   -0.133  -0.6 NA    NA    NA   
4     2     1   1.6  0.636  -0.2  1.58  1.00  1.58
5     2     2  NA   -0.284   1   NA    NA    NA   
6     2     3  NA   -2.66    0.2 NA    NA    NA   

现在，我需要做的是 使用df$RI3[i-1]作为df$v1[i]

的输入

if ia.na(df$v1[i]) is TRUE ，然后计算：

mutate(R1=abs(v1-5*v2))  %>%  mutate(R2=(R1^(1/2))) %>% mutate(RI3=R1/R2)  

逐行以便fill排序和分组的数据集中的空白；

一个接一个地做这个看起来像这样：

Rdf <-   df
Rdf$v1[2] <- df$RI3[1]
Rdf$v1[5] <- df$RI3[4]
Rdf <- Rdf %>%  mutate(R1=abs(v1-5*v2)) %>% 
  mutate(R2=abs(R1*v2)^(1/2)) %>% mutate(RI3=R1/R2) 
Rdf
Rdf$v1[3] <- Rdf$RI3[2]
Rdf$v1[6] <- Rdf$RI3[5]
Rdf <- Rdf %>%  mutate(R1=abs(v1-5*v2)) %>% 
  mutate(R2=abs(R1*v2)^(1/2)) %>% mutate(RI3=R1/R2) 
Rdf

并导致：

# A tibble: 6 x 8
# Groups:   gr [2]
     gr     t    v1     v2    v3    R1    R2   RI3
  <dbl> <int> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1  1    -1.39   -0.2  7.94 3.32   2.39
2     1     2  2.39 -0.279   0.3  3.79 1.03   3.68
3     1     3  3.68 -0.133  -0.6  4.35 0.762  5.71
4     2     1  1.6   0.636  -0.2  1.58 1.00   1.58
5     2     2  1.58 -0.284   1    3.00 0.923  3.25
6     2     3  3.25 -2.66    0.2 16.5  6.63   2.49

我想将for-loop中的if-condition应用于nested df即可。

任何建议实现此效果都很好！

解决方法

我实现了一个for循环。但是我不确定我从给定种子的相同df开始。希望它能满足您的需求。

当我需要编写看起来很复杂的for循环时，可以使用browser（）进行构建。

library(tibble)
library(dplyr)

set.seed(42)
df <- tibble(
  gr = c(1,1,2,2),t = rep((seq(1:3)),v1 = c(1,NA,1.6,NA),v2 = rnorm(6),v3 = c(-0.2,0.3,-0.6,-0.2,0.2)
) 

# Data prep
df <- df %>%
  group_by(gr) %>%  
  arrange(t,.by_group = TRUE) %>% 
  mutate(R1=abs(v1-5*v2)) %>% 
  mutate(R2=abs(R1*v2)^(1/2)) %>% #
  mutate(RI3=R1/R2) %>%
  ungroup()

#going through df row by row
for (i in 1:nrow(df)) {
    #browser()
    # run into problems with i == 1 for the lagged operation,hence made two cases
    if (i == 1) {
      df$v1[i] <- if_else(is.na(df$v1[i]),df$RI3[i],df$v1[i])
    } else {
      df$v1[i] <- if_else(is.na(df$v1[i]),df$RI3[i-1],df$v1[i])
    }
  
  # rowwise calculation
  df$R1[i] <- abs(df$v1[i]-5*df$v2[i])
  df$R2[i] <- abs(df$R1[i]*df$v2[i])^(1/2)
  df$RI3[i]=df$R1[i]/df$R2[i]
  
}