将一个向量与另一个向量的每个元素进行比较

Question

我正在尝试跟踪事件随时间的累积，例如过去一年 COVID 病例和死亡总数的图表。我的起始数据是个人（行）列表，列中每个事件的日期。一个简化的例子是：

library(data.table)
#   Set up 20 subjects and # of days at which each of 3 events happen
(events<-data.table(Subject=1:20, Event1=100*runif(20), Event2=200*runif(20), Event3=500*runif(20)))
(accrual<-data.table(days=10*1:10))  
# Col. 1 has timepoints at which I want to count events occurring by that date

我的快速计数方法是将事件（一列）的整个日期列表与单个日期进行比较，例如第 50 天：

> events[Event1 < 70, length(Subject)]
[1] 12

我一直在尝试将 3 列中的每一列与列表中的每个日期进行迭代比较，以构建一个 table 我可以用来绘制应计利润的图表（例如，请参见问题结尾）。任何时候我尝试将此作为向量运算（data.table，应用函数），结果只是一个计数，而不是每个日期的计数向量

> events[Event1 < accrual$days, length(Subject)]
[1] 11
> events[Event1 < accrual[,days], length(Subject)]
[1] 11
> sum(events$Event1 < accrual$days[1:10])
[1] 11

这似乎是成对比较事件和日期的向量，这是宣传的行为。我真正想要的是针对日期的第一个元素，然后是日期的第二个元素等对整个列进行评估。使用 data.table 和 dpylr 多年后，我认为应该有一种更优雅的方法来这样做而不是边走边循环和计数。以下代码有效，但我觉得我缺少一个更简单、更优雅的解决方案。

> # Ugly, manual way to count events for each date.
> t2<-NULL
> for(i in accrual$days) {
+   t1<-sum( events[, Event1] < i )
+   t2<-c(t2, t1)
+ }
> accrual[,Events1:=t2]
> t2<-NULL
> for(i in accrual$days) {
+   t1<-sum( events[, Event2] < i )
+   t2<-c(t2, t1)
+ }
> accrual[,Events2:=t2]
> t2<-NULL
> for(i in accrual$days) {
+   t1<-sum( events[, Event3] < i )
+   t2<-c(t2, t1)
+ }
> accrual[,Events3:=t2]
> accrual
    days Events1 Events2 Events3
 1:   10       2       1       0
 2:   20       7       2       0
 3:   30       9       2       0
 4:   40      10       4       0
 5:   50      11       5       1
 6:   60      11       6       1
 7:   70      12       6       1
 8:   80      16       6       1
 9:   90      18       8       3
10:  100      20       8       3

感谢您的建议。

Answer 1

这里有一个 data.table 可能有帮助的选项

> accrual[, as.list(colSums(events[, -c("Subject")] <= days)), days]
    days Event1 Event2 Event3
 1:   10      4      2      0
 2:   20      6      3      0
 3:   30     10      5      1
 4:   40     12      7      3
 5:   50     13      7      3
 6:   60     15      8      4
 7:   70     16      8      4
 8:   80     19      9      4
 9:   90     20     11      4
10:  100     20     13      4

Answer 2

这是一个使用非等值连接的选项：

cols <- paste0("Event", 1:3)
for (x in cols) {
    accrual[, (x) := events[.SD, on=paste0(x,"<days"), by=.EACHI, .N]$N]
}
accrual[]

输出：

          days Event1 Event2 Event3
 1: 1970-01-11      1      1      0
 2: 1970-01-21      2      1      1
 3: 1970-01-31      5      3      1
 4: 1970-02-10      8      4      2
 5: 1970-02-20      9      5      3
 6: 1970-03-02     10      6      3
 7: 1970-03-12     13      7      3
 8: 1970-03-22     15      9      3
 9: 1970-04-01     17      9      3
10: 1970-04-11     20     11      3

数据：

library(data.table)
set.seed(0L)
events <- data.table(Subject=1:20, Event1=100*runif(20), Event2=200*runif(20), Event3=500*runif(20))
cols <- paste0("Event", 1:3)
events[, (cols) := lapply(.SD, as.IDate), .SDcols=cols]
accrual <- data.table(days=as.IDate(10*1:10))

将一个向量与另一个向量的每个元素进行比较

Comparing a vector against each element of another vector

comparison

r

vector

counting

data.table