如何在 R 中以分组行为条件编写新列？

Question

我有一个数据框，其中每个 Item 具有三个类别（a、b、c）和每个类别的数字 Answer被记录（0 或 1）。我想根据 Answer 列中的行创建一个新列。这是我的数据框的样子：

Item     <- rep(c(1:3), each=3)
Option   <- rep(c('a','b','c'), times=3)
Answer   <- c(1,1,0,1,0,1,1,1,1)
df       <- data.frame(Item, Option, Answer)


  Item Option Answer
1    1      a      1
2    1      b      1
3    1      c      0
4    2      a      0
5    2      b      0
6    2      c      1
7    3      a      1
8    3      b      1
9    3      c      1

需要什么：每当 Option 列中的三个类别为 1 时，New 列应收到 1。在任何其他情况下，该列应为 0。所需的输出应如下所示：

  Item Option Answer New
1    1      a      1   0
2    1      b      1   0
3    1      c      0   0
4    2      a      0   0
5    2      b      0   0
6    2      c      1   0
7    3      a      1   1
8    3      b      1   1
9    3      c      1   1

我试图在不使用循环的情况下实现这一点，但我被卡住了，因为我不知道如何使新列取决于一组行，而不仅仅是一个。我试过 this solution 但如果行没有成对分组，它就不起作用。

你有什么建议吗？非常感谢！

Answer 1

这应该有效：

df %>%
  group_by(Item)%>%
  mutate(New = as.numeric(all(as.logical(Answer))))

Answer 2

使用 data.table

DT <- data.table(Item, Option, Answer)
DT[, Index := as.numeric(all(as.logical(Answer))), by= Item]
DT

    Item Option Answer Index
1:    1      a      1     0
2:    1      b      1     0
3:    1      c      0     0
4:    2      a      1     0
5:    2      b      0     0
6:    2      c      1     0
7:    3      a      1     1
8:    3      b      1     1
9:    3      c      1     1

Answer 3

或仅使用 base R

df$Index <- with(df, +(ave(!!Answer, Item, FUN = all)))
df$Index
#[1] 0 0 0 0 0 0 1 1 1

如何在 R 中以分组行为条件编写新列？

How to write new column conditional on grouped rows in R?

r

dplyr

tidyr