我正在尝试使用 mutate 用 dplyr 对子组求和，但这意味着我需要知道每个行组以创建条件。这个想法不是改变当前的分组，如下面的代码所示：
mutate(mtcars, cond_disp = ifelse(vs==1,sum(disp[vs==1]),sum(disp[vs==0])))
有没有动态方法来实现这一目标？
你可以用group_by(vs)和来做summarise。但正如所愿，这里是带有mutate.
library(tidyverse)
mtcars %>%
group_by(vs) %>%
#summarise(cond_disp = sum(disp))
mutate(cond_disp = sum(disp))
#> # A tibble: 32 x 12
#> # Groups: vs [2]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb cond_disp
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4 5529.
#> 2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4 5529.
#> 3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1 1854.
#> 4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1 1854.
#> 5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2 5529.
#> 6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1 1854.
#> 7 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4 5529.
#> 8 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2 1854.
#> 9 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2 1854.
#> 10 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4 1854.
#> # … with 22 more rows
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