如何从 R 数据框中的多个治疗组值中减去对照组值？

Question

我在 R 中有以下数据框：

团体	价值
控制	2个
控制	3个
治疗1	7
治疗1	4个
治疗2	5个
治疗2	6个

如何得到：

团体	价值
处理 1 - 对照	5个
处理 1 - 对照	1个
处理 2 - 对照	3个
处理 2 - 对照	0

我正在考虑循环使用子集 function：

controldf <- subset(df, Group == "Control")
newdf <- subset(df, Group != "Control")
newvalue <- c()
for(group in unique(df$group)) {
    if(group != "Control") {
        newvalue <- c(newvalue, subset(df, Group == group)$value - controldf$value)
    }
}
newdf$value <- newvalue

...但这看起来很糟糕（并且对于较大的数据帧来说非常慢）。 :(

有一个更好的方法吗？

Answer 1

解决方案 1 使用dplyr和tidyr库。 假设主题在组内排序，将id列添加到 data.frame。

library(dplyr)
library(tidyr)
df |>
    group_by(Group) |>
    mutate(id = row_number()) |>
    pivot_wider(names_from = Group, values_from = Value) |>
    mutate(across(starts_with("Treament"), ~.x - Control))  |>
    select(starts_with("Treament")) |>
    rename_with(~sprintf("%s - Control", .x)) |>
    pivot_longer(everything(), names_to = "Group", values_to = "Value") |>
    arrange(Group)
##>  # A tibble: 4 × 2
##>   Group               Value
##>   <chr>               <int>
##> 1 Treament1 - Control     5
##> 2 Treament1 - Control     1
##> 3 Treament2 - Control     3
##> 4 Treament2 - Control     3

解决方案 2 使用purrr库：

library(purrr)

spl <- with(df, split(Value, Group))

imap_dfr(spl[startsWith(names(spl), "Treament")], ~{
    data.frame(Group= sprintf("%s - Control", .y),
               Value = .x - spl$Control)
    })

##>                 Group Value
##> 1 Treament1 - Control     5
##> 2 Treament1 - Control     1
##> 3 Treament2 - Control     3
##> 4 Treament2 - Control     3