如何在R中为mdm分组生成含指定百分比的扩展数据集

可以用dplyr包实现简洁的分组处理，或者用基础R代码完成，两种方法如下：

方法一：使用dplyr包 #

# 定义需要的perc序列
perc_vec <- c(50, 60, 70, 80, 85, 90, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 110, 115, 120, 130, 140, 150)

# 加载dplyr（未安装的话先运行 install.packages("dplyr")）
library(dplyr)

# 处理数据
result <- dat %>%
  group_by(mdm) %>%
  summarise(
    perc = perc_vec,
    price = ifelse(perc == 100, first(price), NA),
    count = ifelse(perc == 100, first(count), NA),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  select(-mdm)  # 移除mdm列，若需要保留可删除此行

方法二：基础R实现 #

perc_vec <- c(50, 60, 70, 80, 85, 90, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 110, 115, 120, 130, 140, 150)

# 生成所有mdm与perc的组合
result_base <- expand.grid(mdm = dat$mdm, perc = perc_vec)
# 合并原数据中的price和count
result_base <- merge(result_base, dat, by = "mdm", all.x = TRUE)
# 将非100的perc对应的price和count设为NA
result_base$price[result_base$perc != 100] <- NA
result_base$count[result_base$perc != 100] <- NA
# 排序并整理列顺序
result_base <- result_base[order(result_base$mdm, result_base$perc), c("perc", "price", "count")]
# 重置行名
row.names(result_base) <- NULL

两种方法最终都会生成你需要的结果：每个mdm分组对应完整的perc序列，仅perc=100的行填充原数据的price和count值，其余行均为NA。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者psysky