我知道这应该很容易解决，但是由于某种原因，我没有得到想要的正确输出。我有一个很大的数据集，如果计数列标记为1并且该行的付款额最大，我将根据两个条件创建一个新列，然后创建一个新列标记为1并标记其他列为0。我创建了一个小示例：
ex <- data.frame(EOC = c(1,1,2,2,2),EOC_cnt = c(1,1,1,0,0), pay = c(500,0,200,12,34))
我想要的是：
ex <- data.frame(EOC = c(1,1,2,2,2),EOC_cnt = c(1,1,1,0,0), pay = c(500,0,200,12,34)),EOC_cnt1 = c(1,0,1,0,0)
我有：
out <- ex %>% group_by(EOC) %>% mutate(EOC_cnt1 = ifelse(EOC_cnt ==1 & pmax(pay) , "1", "0"))
这适用于这个较小的示例，但是当我将其应用于较大的数据集时，每个EOC组仍然没有得到一个1。还有其他方法可以得到想要的结果吗？
（我的EOC_cnt列中基本上有重复项，并且想创建一个新列，其中每个EOC都只有一个）
这是答案创建全0的示例：
dput(ex2)
structure(list(pay = c(342.39, 48.27, 299.96, 274.12, 342.39,
121.36), EOC = c(1, 1, 1, 1, 1, 1), EOC_cnt = c(0, 1, 0, 0, 0,
0)), row.names = c(NA, -6L), class = c("data.table", "data.frame"
), .internal.selfref = <pointer: 0x000001cdf95a1ef0>)
我们不需要ifelse，可以使用+或将其强制转换为二进制as.integer
ex %>%
group_by(EOC) %>%
mutate(EOC_cnt1 = +(pay == max(pay) & EOC_cnt == 1))
如果存在重复项，那么我们将使用match第一个为TRUE的位置
ex %>%
group_by(EOC) %>%
mutate(EOC_cnt1 = +(row_number() %in% which(pay == max(pay) & EOC_cnt == 1)[1]))
基于新数据“ ex2”，我们不清楚是否仅需要max在“ EOC_cnt”为1的元素之间检查“ pay”的情况。在这种情况下，请基于“ EOC_cnt” 1来对“ pay”进行子集化值，进行max比较
ex2 %>%
group_by(EOC) %>%
mutate(EOC_cnt2 = +(pay == max(pay[EOC_cnt == 1]) & EOC_cnt == 1))
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