Subtrahieren Mittelwert von bestimmten Zeilen mit summarise_each

Question

Ich habe einen Datensatz mit 30 Variablen. Eine davon ist eine Indikatorvariable (0 oder 1), und ich möchte den Mittelwert jener Zeilen abziehen, bei denen die Bezeichnung für bestimmte Spalten 1 ist (etwas wie Zentrierung, aber den Mittelwert bestimmter Zeilen anstelle der gesamten Spalte).

Col2 Col3 Col4 label 
400 322 345 1  
131 345 809 1  
565 676 311 0  
121 645 777 0  
322 534 263 0  
545 222 111 0  

Für den obigen Datensatz würde Ich mag die folgende Operation für Col2:Col4 auszuführen:

x(i,j)-x'(,j) 

wo x(i,j) eine Zelle, für die und x'(,j) stellt den Mittelwert der Zeilen in der Spalte repräsentiert label=1 . Für z.B. für [3,1] sollte es

sein

(565-mean(400,131))= 299.5

Erwartete Ausgabe für Spalte 2:

Col2 
134.5 
-134.5 
299.5 
-144.5 
56.5 
279.5 

Ich habe versucht, die summarise_each Befehl zu verwenden, haben aber bisher erfolglos geblieben. Der Befehl Ich gebe ist

try<- group_by(data,lbl) %>% select(c(4,13:26)) %>% summarise_each(funs((.)-(mean(data[data$lbl==1,]))) 

Aber das ist NA zu erzeugen und ich bin nicht wirklich sicher, wo ich falsch gehe (ich bin sicher, dass es in dem summarise_each Befehl, wo ich auf Figur nicht in der Lage bin heraus, wie man funs() richtig verwendet)

Jede Hilfe wird geschätzt. Vielen Dank!

Answer 1

dat %>% 
    mutate_each(funs(. - mean(.[label==1])), -label) 

Col2 Col3 Col4 label 
1 134.5 -11.5 -232  1 
2 -134.5 11.5 232  1 
3 299.5 342.5 -266  0 
4 -144.5 311.5 200  0 
5 56.5 200.5 -314  0 
6 279.5 -111.5 -466  0 

Answer 2

Hier ist, wie ich es tun würde:

sweep(df[1:3], 2, colMeans(df[df$label == 1,][1:3])) 

Welche gibt:

# Col2 Col3 Col4 
#1 134.5 -11.5 -232 
#2 -134.5 11.5 232 
#3 299.5 342.5 -266 
#4 -144.5 311.5 200 
#5 56.5 200.5 -314 
#6 279.5 -111.5 -466 

---

Einen anderen Ansatz (zugegebenermaßen verschachtelten):

library(purrr) 

df %>% 
    by_row(function(x) { 
    x[1:3] - df %>% 
     filter(label == 1) %>% 
     summarise_each(funs(mean), -label) }, 
    .collate = "cols", 
    .labels = FALSE 
) 

---

Und vielleicht die dplyr -esque Methode (dieses post inspiriert):

cm <- df %>% 
    filter(label == 1) %>% 
    summarise_each(funs(mean), -label) 

df %>% 
    mutate_each(funs(. - cm$.), -label) 

Welche gibt:

# Col2 Col3 Col4 label 
#1 134.5 -11.5 -232  1 
#2 -134.5 11.5 232  1 
#3 299.5 342.5 -266  0 
#4 -144.5 311.5 200  0 
#5 56.5 200.5 -314  0 
#6 279.5 -111.5 -466  0