按組變異一列並替換為 R 中的 4 個中值

Question

我有一個數據集：

set.seed(1)
data.frame(grouping1 = rep(c("A", "B", "C"), each = 12),
           grouping2 = rep(rep(c("exp1", "exp2", "exp3"), each = 3), times = 4),
           value = runif(36))

我想將 A 組中的值替換為以每個分組 1 的中位數為中心的 4 個值（在這種情況下是第 5、第 6、第 7 和第 8 個值）。 然后為每個實驗重復這些值（分組 2）。 每個 exp 中的順序無關緊要，因為我將取每個實驗的平均值。

嘗試使用 tidyverse 執行此操作時，我有兩個困難：

1. 我只想將此類更改僅應用於 A 組
2. 我找不到一個好的函數來獲得 4 個中位數

也許需要自定義功能。

這是預期的輸出：

set.seed(1)
new_value = runif(36)
new_value[1:12] <- rep(sort(runif(36)[1:12])[5:8],3)
data.frame(grouping1 = rep(c("A", "B", "C"), each = 12),
           grouping2 = rep(rep(c("exp1", "exp2", "exp3"), each = 4), times = 3),
           value = new_value)

Answer 1

這是使用 base 的一種方法。 我改變了輸入df有相同數量的grouping2每個grouping1到您想要的輸出相匹配。 讓我知道這是否是一個問題。 我將包含更新值的字段命名為value2以使質量控制更容易一些。

set.seed(1)
df<- data.frame(grouping1 = rep(c("A", "B", "C"), each = 12),
           grouping2 = rep(rep(c("exp1", "exp2", "exp3"), each = 4), times = 3),
           value = runif(36))

# We are only interested in Group A
a <- df[df$grouping1 == "A",]
# Calculate difference between median and values
a$diff <- abs(median(a$value) - a$value)
# Values with smallest absolute difference are centered around the median
a <- a[order(a$grouping2),]
a$value2 <- a[a$diff %in% head(sort(a$diff), 4), "value"]
# Join `a` with original dataframe
df$value2 <- NA
rbind(a[,names(df)], df[df$grouping1 != "A",])