如何计算多个group_by的差异，而均值为时间0值

Question

前20行看起来像这样：

Batch Time Treatment Replicate Read_Count Organism Concentration
1     0L   T0         U         1       1014     OrgA          0.00
2     0L   T0         U         2       3040     OrgA          0.00
3     0L   T0         T         1         29     OrgA          6.25
4     0L   T0         T         2         76     OrgA          6.25
5     0L   T0         T         1          8     OrgA         12.50
6     0L   T0         T         2         86     OrgA         12.50
7     0L   T0         T         2         20     OrgA         25.00
8     0L   T0         T         1          0     OrgA         49.75
9     0L   T0         T         1          1     OrgA         62.50
10    0L   T0         T         2          8     OrgA         62.50
11  100L   T0         U         2       5412     OrgA          0.00
12  100L   T0         U         3       6286     OrgA          0.00
13  100L   T0         T         2       8272     OrgA          6.25
14  100L   T0         T         3      12322     OrgA          6.25
15  100L   T0         T         1        751     OrgA         12.50
16  100L   T0         T         2       2667     OrgA         12.50
17  100L   T0         T         1        891     OrgA         25.00
18  100L   T0         T         2       2428     OrgA         25.00
19  100L   T0         T         2       2581     OrgA         49.75
20  100L   T0         T         3       4246     OrgA         49.75

我想对数据进行计算，以批量，时间，治疗，有机体和浓度分组。减去t0 read_count的平均值，其中处理== u从t0 read_count的平均值中的处理== t全部除以t0 read_count的平均值，其中处理== u从1.

中均减去。

对于我的示例，对于第11-14行，我的最终值应为1.760471876。计算就像：1-((average(c(5412, 6286))-average(c(8272, 12322))/average(c(5412, 6286)))

我尝试了一下，但这并不能给我1.760471876

的正确最终答案

bisDF <- bis %>% group_by(Batch, Time, Treatment, Organism, Concentration) %>%
  mutate(Via_Average = (1-(mean(Read_Count)-mean(Read_Count[Treatment == "T"])/mean(Read_Count))))

注意，我的数据帧会更长的时间，而不仅仅是我这里包括的单个生物。 

Organisms

除了该数据集仅为

TimeT0

，但还可以具有值。所有TX值将从T0值中减去。

我相信您正在尝试做这样的事情：

T0

输出：

Time

Answer 1