Как преобразовать выбранные строки в один столбец в R

Вот один из способов с data.table — преобразовать в data.table (setDT), убедиться, что «V3» — это numeric (для деления — он был создан как символ), сгруппировать по «V1», создать «транспорт», извлекая «V3 ' значение, где "V2" означает "транспорт" и разделить на количество элементов в "V2", которые не являются "транспортом", затем подмножить данные, удалив элементы "транспорт" из "V2"

library(data.table)
df1$V3 <- as.numeric(df1$V3)
setDT(df1)[, transport := V3[V2 == "transport"]/
       sum(V2 != "transport"), by = V1]
df1[V2 != "transport"]
       V1       V2    V3 transport
   <char>   <char> <num>     <num>
1:      a product1   100        10
2:      b product1   100         5
3:      b product2   100         5

Или другой вариант с dplyr/tidyr

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
   type.convert(as.is = TRUE) %>% 
   mutate(transport = case_when(V2 == 'transport' ~ V3)) %>% 
   group_by(V1) %>%
   fill(transport, .direction = "downup") %>%
   mutate(transport = transport/sum(V2 != "transport")) %>% 
   ungroup %>% 
   filter(V2 != "transport")
# A tibble: 3 × 4
  V1    V2          V3 transport
  <chr> <chr>    <int>     <dbl>
1 a     product1   100        10
2 b     product1   100         5
3 b     product2   100         5

Вот решение на основе tidyverse с использованием tidyr и dplyr:

1. преобразовать V3 в числовой
2. поверните шире, чтобы создать отдельный столбец для transport, затем поверните длиннее, чтобы свернуть "product1" и "product2" обратно в один столбец
3. разделите transport на количество случаев в V1.

library(dplyr)
library(tidyr)

df1 %>% 
  mutate(V3 = as.numeric(V3)) %>% 
  pivot_wider(names_from = V2, values_from = V3) %>% 
  pivot_longer(
    cols = c(product1, product2), 
    names_to = "V2", 
    values_to = "V3", 
    values_drop_na = TRUE
  ) %>% 
  group_by(V1) %>% 
  mutate(transport = transport / n()) %>% 
  ungroup()

#> # A tibble: 3 x 4
#>   V1    transport V2          V3
#>   <chr>     <dbl> <chr>    <dbl>
#> 1 a            10 product1   100
#> 2 b             5 product1   100
#> 3 b             5 product2   100

^{Created on 2022-03-17 by the reprex package (v2.0.1)}

Вот еще один подход к получению желаемого результата, если я правильно понял вашу точку зрения:

library(dplyr)
library(tidyr)

df1 %>%
  group_by(V1) %>%
  mutate(V3 = ifelse(V2 == "transport", as.numeric(V3) / (n() - 1), as.numeric(V3))) %>%
  ungroup() %>%
  pivot_wider(names_from = V2, values_from = V3) %>%
  pivot_longer(c(product1, product2), names_to = "V2", values_to = "V3") %>%
  drop_na()

# A tibble: 3 x 4
  V1    transport V2          V3
  <chr>     <dbl> <chr>    <dbl>
1 a            10 product1   100
2 b             5 product1   100
3 b             5 product2   100

Другое возможное решение:

library(tidyverse)

df1 %>%
  mutate(V3 = as.numeric(V3)) %>% 
  group_by(V1) %>% 
  mutate(transport = if_else(V2 == "transport", V3 / (n()-1), NA_real_)) %>% 
  fill(transport, .direction = "up") %>% ungroup %>% 
  filter(V2 != "transport")

#> # A tibble: 3 × 4
#>   V1    V2          V3 transport
#>   <chr> <chr>    <dbl>     <dbl>
#> 1 a     product1   100        10
#> 2 b     product1   100         5
#> 3 b     product2   100         5

Вот еще один с pivoting:

library(dplyr)
library(tidyr)

df1 %>% 
  pivot_wider(
    names_from = V2,
    values_from = V3
  ) %>% 
  pivot_longer(
    -c(V1, transport),
    names_to = "V2",
    values_to = "V3"
  )%>% 
  type.convert(as.is = TRUE) %>% 
  na.omit() %>% 
  group_by(V1) %>% 
  mutate(transport = transport/max(row_number()))

  V1    transport V2          V3
  <chr>     <dbl> <chr>    <int>
1 a            10 product1   100
2 b             5 product1   100
3 b             5 product2   100

Вот подход data.table:

f <- function(p,v) {  
  ps=grepl("^p",p)
  list(V2 = p[ps], transport=rep(v[!ps]/sum(ps), sum(ps)), V3 = v[ps])
}
setDT(df1)[,f(V2,as.numeric(V3)), V1 ]

       V1       V2 transport    V3
   <char>   <char>     <num> <num>
1:      a product1        10   100
2:      b product1         5   100
3:      b product2         5   100