我觉得你需要两点纠正-
1.如果你想保持 Dataframe 的长度一致，你需要mutate而不是summarise。

1. "control" %in% treatment给出长度为1的输出。即使你把它改为treatment %in% "control"，它仍然会给予不正确的结果，因为条件本身是错误的。
   这里有一个更短的解决方案。

library(dplyr)

data %>%
  group_by(trial) %>%
  mutate(r = value/value[match("control", treatment)])

#  trial treatment value     r
#  <dbl> <chr>     <dbl> <dbl>
#1     1 control    97.2  1   
#2     1 b          99.3  1.02
#3     2 b          85.5 NA   
#4     2 c          85.0 NA

字符串
我们之所以使用match，有两个原因：

1. match确保您将始终获得1个数字，即使您有两个“控制”trial。即使不太可能，确定一下也是好的。
   1.您可以放弃ifelse，因为如果“control”不存在，match将默认返回NA。
   根据新的语法，您可以使用.by-

data %>%
  mutate(r = value/value[match("control", treatment)], .by = trial)

型

@RonakShah解释了为什么你的代码失败，我也更喜欢他的match()解决方案。另一种最小程度修改代码的方法是将ifelse()替换为if...else...

library(dplyr)

data %>%
  group_by(trial) %>%
  mutate(r = if("control" %in% treatment) value/value[treatment == "control"] else NA)

# # A tibble: 4 × 4
# # Groups:   trial [2]
#   trial treatment value     r
#   <dbl> <chr>     <dbl> <dbl>
# 1     1 control    97.2  1   
# 2     1 b          99.3  1.02
# 3     2 b          85.5 NA   
# 4     2 c          85.0 NA

字符串

这里是一个基本的R解决方案，by。

with(data, by(data[-1], trial, \(X) {
  X$value <- X$value/X$value[match("control", X$treatment)]
  X
})) |> array2DF()
#>     trial treatment    value
#> 1       1   control 1.000000
#> 1.1     1         b 1.021605
#> 2       2         b       NA
#> 2.1     2         c       NA

字符串
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