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让我们考虑一下标记及其变异系数 (cv) 和三个参考 cv (rcv)：初始数据：标记 CV rcv1 rcv2 rcv3 让我们考虑 markers 及其变异系数 (cv) 和三个参考 cv (rcv)：初始数据： marker cv rcv1 rcv2 rcv3 <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 AAA 7 10 8 5 2 BBB 4 5 3 1 3 CCC 11 20 15 12 4 DDD 8 7 5 2 我想改变三个新变量： rcv_value：大于rcv的最接近的cv值 rcv_name：该rcv_value的列名称 cv_conclusion：确定，如果 cv 低于 rcvs 中的一个或另一个 ko 如果 cv 高于最高 rcv 所需输出： marker cv rcv1 rcv2 rcv3 rcv_value rcv_name cv_conclusion <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> 1 AAA 7 10 8 5 8 rcv2 ok 2 BBB 4 5 3 1 5 rcv1 ok 3 CCC 11 20 15 12 12 rcv3 ok 4 DDD 8 7 5 2 7 rcv1 ko 注意：我的真实数据有超过 100 个 markers 和大约 10 个不同的 rcv。我失败的地方是从相应的rcv_name中获取rcv_value（使用mutate和case_when）。感谢您的帮助。数据： dat0 <- structure(list(marker = c("AAA", "BBB", "CCC", "DDD"), cv = c(7, 4, 11, 8), rcv1 = c(10, 5, 20, 7), rcv2 = c(8, 3, 15, 5), rcv3 = c(5, 1, 12, 2)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -4L)) 在这种情况下，重新整形为长会让事情变得更加简单。首先使用 tidyr::pivot_longer()，然后使用 dplyr::group_by() 标记，然后使用 tidyr::pivot_wider() 将数据恢复到原始形状。 library(dplyr) library(tidyr) dat0 |> pivot_longer( -c(marker, cv), names_to = "rcv" ) |> mutate( rcv_value = min(value[value > cv]), cv_conclusion = if_else(is.infinite(rcv_value), "ko", "ok"), rcv_value = if_else(is.infinite(rcv_value), max(value), rcv_value), rcv_name = rcv[rcv_value == value], .by = marker ) |> pivot_wider( id_cols = c(marker, cv, rcv_value, rcv_name, cv_conclusion), names_from = rcv, values_from = value ) |> select( marker, cv, rcv1:rcv3, rcv_value:cv_conclusion ) # # A tibble: 4 × 8 # marker cv rcv1 rcv2 rcv3 rcv_value rcv_name cv_conclusion # <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> # 1 AAA 7 10 8 5 8 rcv2 ok # 2 BBB 4 5 3 1 5 rcv1 ok # 3 CCC 11 20 15 12 12 rcv3 ok # 4 DDD 8 7 5 2 7 rcv1 ko

r dplyr header mutate

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