如何按date1、car分组计算side A与B对应的measure绝对差值

以下两种方案均可满足需求，均基于tidyverse生态实现：

方案1：宽表转换法（可读性更高，适合需要同时保留A、B侧原始值的场景） #

# 加载依赖包
library(dplyr)
library(tidyr)

result <- test %>%
  # 将side字段的A、B转为单独列，列值为对应measure
  pivot_wider(names_from = side, values_from = measure) %>%
  # 计算绝对差值
  mutate(abs.difference.side = abs(A - B)) %>%
  # 筛选出需要的输出字段
  select(date1, car, abs.difference.side)

方案2：分组直接计算法（无需转表，运行效率更高，适合大数据量场景） #

该方案默认每个date1+car的分组下，side为A、B的记录各仅有1条，符合你给出的业务场景特征：

library(dplyr)

result <- test %>%
  # 按日期、车辆分组
  group_by(date1, car) %>%
  # 直接提取分组内A、B侧的measure计算差值，.groups = "drop"用于汇总后自动取消分组
  summarise(abs.difference.side = abs(measure[side == "A"] - measure[side == "B"]), .groups = "drop")

注意事项 #

如果实际数据中存在某date1+car分组下缺失A或B侧记录的情况，计算结果会返回NA，你可以根据业务需要在代码中增加filter步骤提前过滤掉不完整的分组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DR15