如何根据条件创建与另一列具有相同值的新列？

Question

我必须在下面显示当前数据框：

ID	全部成绩	最高
1个	经过	1个
1个	失败	0
1个	失败	0
2个	经过	0
2个	失败	1个
3个	失败	1个
3个	经过	0

我想要这个：

ID	全部成绩	最高	最终成绩
1个	经过	1个	经过
1个	失败	0	经过
1个	失败	0	经过
2个	经过	0	失败
2个	失败	1个	失败
3个	失败	1个	失败
3个	经过	0	失败

我希望具有 1 的行成为取代并将该值放入同一学生（相同 ID）的每一行的行。 我认为这会起作用，但它给了我一个错误

df <- df %>%
    group_by(ID)%>%
    mutate(final_grade = grade_all[highest ==1]

Answer 1

根据您提供的附加信息，我将您的问题解释如下：如果highest == 1那么它应该采用grade_all的值并将其应用于新列final_grade的组中的所有成员：

library(dplyr)
library(zoo)

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(final_grade = ifelse(highest == 1, grade_all, NA_character_),
         final_grade = zoo::na.locf(final_grade))

     ID grade_all highest final_grade
  <int> <chr>       <int> <chr>      
1     1 pass            1 pass       
2     1 fail            0 pass       
3     1 fail            0 pass       
4     2 pass            0 fail       
5     2 fail            1 fail       
6     3 fail            1 fail       
7     3 pass            0 fail   

Answer 2

那这个呢？

> df %>%
+     group_by(ID) %>%
+     mutate(final_grade = grade_all[highest > 0]) %>%
+     ungroup()
# A tibble: 7 x 4
     ID grade_all highest final_grade
  <int> <chr>       <int> <chr>
1     1 pass            1 pass
2     1 fail            0 pass
3     1 fail            0 pass
4     2 pass            0 fail
5     2 fail            1 fail
6     3 fail            1 fail
7     3 pass            0 fail

Answer 3

使用data.table ：

library(data.table)
setDT(df)[, final_grade:=grade_all[which(highest==1)], keyby=.(ID)]
df

Answer 4

利用 1 被解释为逻辑 TRUE 的优势，反之亦然，测试每个 ID 的任何“最高”是否为 1 并相应地索引 c('fail', 'pass')：

df %>%
    group_by(ID) %>%
    mutate(final_grade = c('fail','pass')[any(highest) + 1])