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r - 使用 tidyverse 从一个分组数据集中动态变异另一个数据集中的一个变量

问题描述

假设我使用不同的类（节点，在我的数据集中）并且我有成千上万的学生。每个学生都有自己的数学成绩，我需要将所有个人成绩与小组均值/标准差进行比较。为了解决这个问题，我有两个不同的数据集。第一个是“一张桌子”。 默认表

这个数据框由几个类（节点）、它们的平均值和它们的 sd 组成。

我还有另一个由学生的结果组成的数据集，比如这个：

学生成绩

我想要另一个数据集，在其中我得到所有单独的结果（即 11、6、10 等），并从第一个数据集中的所有平均值中减去这个结果。将来，需要将所有结果和所有节点一起检查。

换句话说，从第一个名字（图像中的数字 12）中，我将从 68（平均结果）中减去 11（学生的结果），从 68（平均）中减去 6（学生的结果），从 68 中减去 10（学生的结果）（平均值）等。然后我将移动到第二个节点（图像中的数字 7），我也会这样做（从 74 中减去 11（平均结果），从 74 中减去 6（平均结果），从 74 中减去 10） ,

我想要的最终输出如下。请将此图像仅用作说明： 最终输出

由于问题，为了让我的问题更清楚，以下命令也带来了一个有趣的解决方案，但它不起作用，因为我必须手动将所有列添加到新数据集中：

test_result %>% 
  mutate(total_header_node_12 = x - default_table$t_mean[1]) %>% 
  mutate(total_header_node_74 = x - default_table$t_mean[2])

另一个期望的输出

我搜索了其他问题，但没有找到任何解决方案。任何帮助都是有价值的。我使用 tidyverse，我想留在 tidyverse 环境中。谢谢 转载：

> dput(default_table)
structure(list(node = structure(c(6L, 3L, 5L, 1L, 2L, 4L, 7L), .Label = c("4", 
"5", "7", "8", "10", "12", "13"), class = "factor"), t_mean = c(68.8219178082192, 
74.3260869565217, 83.0178571428571, 92.2108108108108, 98.3304347826087, 
88.6111111111111, 48.4), t_sd = c(14.4351088961341, 16.9448394654941, 
13.0272663858681, 12.2011483603603, 12.1775472144027, 14.5621088567959, 
10.4876948807826), vars = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), n = c(121, 
74, 92, 616, 191, 58, 7), mean = c(68, 74.6891891891892, 82.8369565217391, 
91.3944805194805, 97.738219895288, 88.0172413793103, 48.7142857142857
), sd = c(14.0226008048911, 16.1151045250761, 11.0426517498479, 
12.6758935948866, 12.0212336250146, 15.9169901273025, 8.63547500554709
), min = c(32, 32, 58, 36, 56, 44, 39), max = c(97, 113, 104, 
123, 128, 124, 60), range = c(65, 81, 46, 87, 72, 80, 21), se = c(1.27478189135374, 
1.87334284914993, 1.15127602962793, 0.510726307415094, 0.869825937534791, 
2.09000319547951, 3.26390275965596), q0_25 = c(59, 64, 74.75, 
84, 90, 80, 41.5), q0_5 = c(68, 73.5, 81.5, 92, 98, 87, 47), 
    q0_75 = c(80, 87.75, 92.25, 100, 106, 98.75, 56)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-7L))


test_result <- data.frame(x = rnorm(100,10,2))

标签： rloopsiterationtidyversedplyr

解决方案

可能，您可以尝试：

library(dplyr)

default_table %>%
  tidyr::crossing(test_result) %>%
  mutate(comparative_mean = x - t_mean)

default_table这会创建with的所有组合，test_result然后我们将这两个值相减。

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