使用dplyr和tidyr库中的group_by和mutate函数，以及ifelse语句。

示例代码如下：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 创建示例数据集
df <- data.frame(category = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
                 value = c(2, 3, 4, 5, 6, 7))

# 按类别分组，并为每个组分别创建新变量
df <- df %>% 
  group_by(category) %>% 
  mutate(new_value = ifelse(category == "A", value*2,
                     ifelse(category == "B", value+10,
                            ifelse(category == "C", value^2, NA))))

# 查看结果
df

在上述代码中，我们首先创建了一个包含类别和值的示例数据集。然后，使用group_by函数将数据集按类别分组，使我们可以对每个组使用单独的方程式来计算新变量。使用mutate函数并配合ifelse语句在每个组中创建一个新变量，根据类别使用不同的方程式。最后，我们查看了新的数据集，其中包含新变量"new_value"。