Rbind Zeilen nach df mit Ergebnissen berechnet nach Gruppe für mehrere Spalten nach Name

Question

Wie kann ich nach "id" gruppieren, einige arithmetische Funktionen auf die letzten vier Spalten (nach Gruppe) anwenden und neue Zeilen zu dem df hinzufügen, der das enthält Ergebnisse. Hier ist ein anschauliches Beispiel mit 5 Proben (id) und 8 Spalten:

d1 d2 id type   treat v1_gm v2_pct v3_pct 
1 info info 1 leaf   NA  0.2 70  90 
2 info info 1 flower  A  0.5 80  80 
3 info info 2 leaf   NA  0.4 65  80 
4 info info 2 flower  A  0.1 90  90 
5 info info 3 leaf   NA  0.6 55  80 
6 info info 3 stem   A  0.3 80  30 
7 info info 4 leaf   NA  0.6 30  40 
8 info info 4 flower  A  0.7 75  75 
9 info info 5 leaf/stem NA  0.8 80  75 

Reproduzierbare Beispiel:

df <- data.frame(matrix(NA, nrow = 9, ncol = 8), row.names=NULL) 
colnames(df) <- c("d1","d2","id","type","treat","v1_gm","v2_pct","v3_pct") 
df$d1 <- "info" 
df$d2 <- "info" 
id <- c(1,1,2,2,3,3,4,4,5) 
df$id <- c(1,1,2,2,3,3,4,4,5) 
df$type <- c("leaf","flower","leaf","flower","leaf","stem","leaf","flower","leaf/stem") 
df$treat <- c(NA,"A",NA,"A",NA,"A",NA,"A",NA) 
df$v1_gm <- c(0.2,0.5,0.4,0.1,0.6,0.3,0.6,0.7,0.8) 
df$v2_pct <- c(70,80,65,90,55,80,30,75,80) 
df$v3_pct <- c(90,80,80,90,80,30,40,75,75) 

Die Ergebnistabelle etwas wie folgt aussehen soll. Die Zeilen 3, 6, 9 und 13 sind die neuen Zeilen mit den Ergebnissen. Die neuen Zeilen können am Ende der Tabelle angehängt werden oder in ein tmp df eingefügt werden, um später mit rbind hinzugefügt zu werden (ich kann nicht herausfinden, wie es geht, so oder so). Die Gruppierung var ist die Spalte "id". Die Funktion sum wird für "v1_gm" verwendet. Die Funktion "Mittelwert" wird für mehrere aufeinanderfolgende Spalten verwendet, hier "v1_pct" und "v3_pct", die namentlich aufgerufen werden sollten (z. B. v1_pct: v3_pct). Der Wert für "type" in den neuen Zeilen wird von "type" in den Gruppenzeilen verkettet, "d1" und "d2" werden einfach aus der Gruppenzeile kopiert, wo treat == "A", und "treat" in der neuen Zeile Zeile ist der Wert "cmb" zugewiesen.

d1 d2 id type   treat v1_gm v2_pct v3_pct 
1 info info 1 leaf   NA 0.2 70  90 
2 info info 1 flower  A  0.5 80  80 
3 info info 1 leaf/flower cmb 0.7 75  85 
4 info info 2 leaf   NA 0.4 65  80 
5 info info 2 flower  A  0.1 90  90 
6 info info 2 leaf/flower cmb 0.5 77.5 85 
7 info info 3 leaf   NA 0.6 55  80 
8 info info 3 stem   A  0.3 80  30 
9 info info 3 leaf/stem cmb 0.9 67.5 55 
10 info info 4 leaf   NA 0.6 30  40 
11 info info 4 flower  A  0.7 75  75 
13 info info 4 leaf/flower cmb 1.3 52.5 57.5 
14 info info 5 leaf/stem NA 0.8 80  75 

Answer 1

Mit einigen Änderungen von @Arun ‚s Antwort, löst das folgende Skript das Problem vollständig.

library("dplyr") 
res1 <- df %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate( 
    v1_gm = sum(v1_gm), 
    v2_pct = mean(v2_pct), 
    v3_pct = mean(v3_pct), 
    type = paste(type,collapse="/")) %>% 
    filter(treat == "A") %>% 
    mutate(treat = as.character("calculated")) 
final_res1 <- bind_rows(df,res1) 
final_res1$id <- as.character(final_res1$id) 
final_res1 <- final_res1 [order(final_res1$id, final_res1$treat, na.last=FALSE), ] 

Answer 2

Ich bin nicht sicher, ob Sie die Gruppenübersichten als Zeile zum Datenrahmen hinzufügen können. Sie sollten es als Spalte tun können.

library("dplyr") 
res1 <- df %>% group_by(id) %>% mutate(sumV1 = sum(v1_gm),meanV2 = mean(v2_pct),meanV3 = mean(v3_pct),gr_type = paste(type,collapse="/")) %>% filter(treat == "A") %>% select(d1,d2,id,type,v1_gm=sumV1, v2_pct = meanV2, v3_pct = meanV3,type = gr_type) 

diese Ihnen die Antworten geben und dann verwenden bind_rows Sie das gewünschte Ergebnis erhalten werden

final_res <- bind_rows(df,res1)