使用tidyverse查找基本模型运行与所有其他模型的差异。

Question

我的数据如下所示：

dat <- data.frame(Model = rep(c("OM", "EM-1", "EM-2", "EM-3"), each = 3),
              Run = rep(c(1,2,3), time=4),
              Value = c(2,10,5,20,26,7,8,15,33,11,31,7))

在这个例子中，我有来自多个模型的值，每个模型运行3次。"OM“模型是基本的情况，我想把所有的东西都拿回来比较。

我想，使用tidyverse，计算一个新的值，这将是每个模型运行与其相应的"OM“模型运行之间的差异。我想我已经接近了：

library(tidyverse)
 x <- dat %>%
      group_by(Run)  %>%
      filter(!is.na(Value)) %>%
      mutate(Diff = c(NA, diff(Value)))

计算后续模型运行之间的差异，但我不知道如何使所有这些计算都与"OM“模型相关，而不是之前的模型。我知道我可以通过对我的数据进行细分和这样的计算来做到这一点，但是我正试图用整齐的方式来做，因为随着时间的推移，我会有很多不同的模型，而且我不希望所有的模型都被子集来运行计算。

提前谢谢你的帮助。

Answer 1

在按“Run”进行分组后，我们在mutate中将“值”(其中的“模型”)子集为“OM”，并从“OM”中减去“OM”，并在mutate中追加“OM”(对应于“OM”与自身差异的“值”差)。

library(dplyr)
dat %>% 
   group_by(Run) %>%
   mutate(Diff = c(NA, Value[Model!= "OM"] - Value[Model == "OM"]))
# A tibble: 12 x 4
# Groups: Run [3]
#   Model    Run Value  Diff
#   <fctr> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 OM      1.00  2.00 NA   
# 2 OM      2.00 10.0  NA   
# 3 OM      3.00  5.00 NA   
# 4 EM-1    1.00 20.0  18.0 
# 5 EM-1    2.00 26.0  16.0 
# 6 EM-1    3.00  7.00  2.00
# 7 EM-2    1.00  8.00  6.00
# 8 EM-2    2.00 15.0   5.00
# 9 EM-2    3.00 33.0  28.0 
#10 EM-3    1.00 11.0   9.00
#11 EM-3    2.00 31.0  21.0 
#12 EM-3    3.00  7.00  2.00

Answer 2

library(tidyverse)
dat %>% 
 spread(Model, Value) %>% 
 gather(Model, Value, -Run, -OM) %>% 
 mutate(Diff = Value - OM)
#  Run OM Model Value Diff
#1   1  2  EM-1    20   18
#2   2 10  EM-1    26   16
#3   3  5  EM-1     7    2
#4   1  2  EM-2     8    6
#5   2 10  EM-2    15    5
#6   3  5  EM-2    33   28
#7   1  2  EM-3    11    9
#8   2 10  EM-3    31   21
#9   3  5  EM-3     7    2