status_df每个阶段我都有一个ID和状态：
| ID | 阶段 | 状态 |
|---|---|---|
| 15 | 1个 | 待定 |
| 15 | 2 | 未发送 |
| 16 | 1个 | 已批准 |
| 16 | 2 | 被拒绝 |
| 16 | 3 | 未发送 |
| 16 | 4 | 未发送 |
| 20 | 1个 | 已批准 |
| 20 | 2 | 已批准 |
| 20 | 3 | 已批准 |
我试图做一个group_by ID并应用以下逻辑：
anyID的阶段状态为“待处理”，则final_status列为“待处理”anyID的阶段状态为“已拒绝”，则final_status列为“已拒绝”allID的阶段已批准，则final_status列为“已批准”我正在尝试这样做（不起作用）：
final_status_df = status_df %>% select(id, status) %>% group_by(id) %>%
mutate(final_status = case_when(any(status)=="Pending" ~ "Pending",
any(status)=="Rejected" ~ "Rejected",
all(status)=="Approved" ~ "Approved"))
预期输出（final_status_df）：
| ID | final_status |
|---|---|
| 15 | 待定 |
| 16 | 被拒绝 |
| 20 | 已批准 |
您的尝试方向正确，但是在比较（）之前，您已将any/all括弧括起来==。另外，由于您只希望每行id可以使用1行，summarise而不是每行都mutate可以避免使用select。
library(dplyr)
status_df %>%
group_by(id) %>%
summarise(final_status = case_when(any(status == "Pending") ~ "Pending",
any(status == "Rejected") ~ "Rejected",
all(status == "Approved") ~ "Approved"))
# id final_status
#* <int> <chr>
#1 15 Pending
#2 16 Rejected
#3 20 Approved
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