如何基于group_by结果将国际市场数据替换为总销售额（国内+国际）？

用户提供的数据集结构如下：

structure(list(year = c(2012, 2012, 2012, 2012, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015), market = c("national", "international", "national", "international", "national", "national", "national", "international", "national", "national", "international", "national", "national", "national", "international", "international", "national", "international", "national", "international", "national", "national", "national"), amount = c(253, 123, 165, 265, 216, 65, 214, 416, 67, 156, 563, 327, 200, 392, 690, 135, 160, 89, 50, 206, 199, 50, 57)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -23L))

用户已完成的数据集处理步骤：

df2 <- df |>
    group_by(year, market) |>
    summarise(amount=sum(amount))

需求：将上述结果中international（国际市场）的amount值，替换为对应年份的总销售额（国内+国际）。

可以借助dplyr的分组计算和条件赋值来实现，以下是两种可行方式：

方式一：基于已生成的df2继续处理 #

df_final <- df2 %>%
  # 按年份分组，计算该年份的总销售额
  group_by(year) %>%
  mutate(
    # 用case_when替换国际市场的数值为年度总和
    amount = case_when(
      market == "international" ~ sum(amount),
      TRUE ~ amount
    )
  ) %>%
  # 取消分组，避免后续操作受分组影响
  ungroup()

方式二：直接从原数据集一步完成处理 #

df_final <- df %>%
  # 先按年份和市场分组，计算各市场年度销售额合计
  group_by(year, market) %>%
  summarise(amount = sum(amount), .groups = "drop") %>%
  # 再次按年份分组，计算年度总销售额并替换国际市场数据
  group_by(year) %>%
  mutate(amount = ifelse(market == "international", sum(amount), amount)) %>%
  ungroup()

逻辑说明 #

1. 第一步先按year和market分组求和，得到每个年份下国内、国际市场的独立销售额合计；
2. 第二步按year分组，此时sum(amount)会计算该年份下国内+国际的总销售额；
3. 通过case_when或ifelse进行条件判断，将market为international的行的amount替换为该年份的总销售额；
4. 最后取消分组，确保数据集回到常规结构，方便后续绘制折线图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者daviddupont