基於ID劃分所有數據由另一個data.frame

Question

我有一個data.frame（tt）的4列，其中每個條目有一個ID標籤根據哪個人進行了測量。我想用最小的每個ID來劃分SkinTemp數據：

dput(head(tt,10)) 
structure(list(id = c("1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1"), Time = c(139, 139, 139, 139, 139, 139, 139, 139, 139, 
139), SkinTemp = c(29.559, 29.561, 29.563, 29.564, 29.566, 29.568, 
29.57, 29.572, 29.574, 29.576), HeartRate = c(33.689, 33.689, 
33.689, 33.689, 33.689, 33.689, 33.689, 33.689, 33.689, 33.689 
), RespirationRate = c(11.641, 11.641, 11.641, 11.641, 11.641, 
11.641, 11.641, 11.641, 11.641, 11.641)), .Names = c("id", "Time", 
"SkinTemp", "HeartRate", "RespirationRate"), row.names = c(NA, 
10L), class = "data.frame") 

我隨後發現基於ID的最低每皮膚溫度：

TempMins <-aggregate(tt$SkinTemp, by=list(minID=tt$id), FUN=min, na.rm=TRUE) 
dput(head(TempMins)) 

這給了我如下：

structure(list(minID = c("1", "10", "11", "12", "13", "14" 
), x = c(29.559, 21.57, 30.311, 34.754, 20.57, 22.879)), .Names = c("minID", 
"x"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 

如何將原始數據中的所有皮膚溫度（通過ID分組）分爲每個ID的最小值？

我認爲有這個功能，但我似乎無法在谷歌上受到重創。

Answer 1

我們可以使用data.table而不創建新的聚合數據集。轉換 'data.frame' 到 'data.table'（setDT(tt)），由 'ID' 進行分組，我們通過的 'SkinTemp'

的 min將 'SkinTemp' 的值賦給（ :=）的 'SkinTemp'

library(data.table) 
setDT(tt)[, SkinTemp := SkinTemp/min(SkinTemp), by = id] 

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一個base R選項ave

tt$SkinTemp <- with(tt, SkinTemp/ave(SkinTemp, id, FUN = min)) 

Answer 2

可以按如下方式與dplyr做到這一點。您可以重複使用聚合數據，而不必合併兩套，因爲我用mutate代替summarise這裏：

tt %>% group_by(id) %>% mutate(SkinTempDivMinTemp = SkinTemp/min(SkinTemp, na.rm=T)) 

根據自己的喜好使用data.table或dplyr方法。