计算从 ID 为 "break variable" 的特定日期开始的天数
Count the number of days from a specific date with ID as a "break variable"
我想使用变量 Id
作为“中断变量”计算从特定日期开始的天数,并将结果作为新列。我希望结果类似于数据框中的结果 RESULT
.
我正在收集有关患者进展的数据 (Variable_x
),我想在混合模型中使用“天数”变量作为时间变量。
变量如下:
Id <- c(1,1,1,1,2,2,2,5,5,5,5,5)
Date <- as.Date (c("2015-01-01", "2015-01-10", "2015-01-15","2015-01-25","2013-02-01", "2013-03-20", "2013-04-03","2014-05-06","2014-06-07","2014-06-08","2014-08-09","2014-10-10"))
Variable_x <- c("70","NA","55", "30", "70", "60", "NA", "80", "60", "70", "50","20")
Days <- c(0,9,14,24,0,47,61,0,32,33,95,157)
这是我的数据:
DATA <- data.frame(Id, Date, Variable_x)
这是我想要的数据:
RESULT <- data.frame(Id, Date, Days, Variable_x)
希望有人能给出答案或指出正确的方向。
不胜感激。
您可能正在寻找 diff
与 R 的众多分组函数之一相结合的方法。
这里有一个 "dplyr" 的例子:
library(dplyr)
DATA %>%
group_by(Id) %>%
mutate(Days = cumsum(c(0, diff(Date))))
# Source: local data frame [12 x 4]
# Groups: Id [3]
#
# Id Date Variable_x Days
# (dbl) (date) (fctr) (dbl)
# 1 1 2015-01-01 70 0
# 2 1 2015-01-10 NA 9
# 3 1 2015-01-15 55 14
# 4 1 2015-01-25 30 24
# 5 2 2013-02-01 70 0
# 6 2 2013-03-20 60 47
# 7 2 2013-04-03 NA 61
# 8 5 2014-05-06 80 0
# 9 5 2014-06-07 60 32
# 10 5 2014-06-08 70 33
# 11 5 2014-08-09 50 95
# 12 5 2014-10-10 20 157
使用 data.table
的选项。我们将 'data.frame' 转换为 'data.table' (setDT(DATA)
),按 'Id' 分组,我们得到 'Date' 和 lag
的差异=23=](shift
默认情况下有 type=lag
),获取 cumsum
并分配 (:=
) 输出以创建 'Days' 列。
library(data.table)#v1.9.6+
setDT(DATA)[, Days:=cumsum(as.numeric(Date-shift(Date, fill=Date[1L]))), Id]
DATA
# Id Date Variable_x Days
# 1: 1 2015-01-01 70 0
# 2: 1 2015-01-10 NA 9
# 3: 1 2015-01-15 55 14
# 4: 1 2015-01-25 30 24
# 5: 2 2013-02-01 70 0
# 6: 2 2013-03-20 60 47
# 7: 2 2013-04-03 NA 61
# 8: 5 2014-05-06 80 0
# 9: 5 2014-06-07 60 32
#10: 5 2014-06-08 70 33
#11: 5 2014-08-09 50 95
#12: 5 2014-10-10 20 157
我想使用变量 Id
作为“中断变量”计算从特定日期开始的天数,并将结果作为新列。我希望结果类似于数据框中的结果 RESULT
.
我正在收集有关患者进展的数据 (Variable_x
),我想在混合模型中使用“天数”变量作为时间变量。
变量如下:
Id <- c(1,1,1,1,2,2,2,5,5,5,5,5)
Date <- as.Date (c("2015-01-01", "2015-01-10", "2015-01-15","2015-01-25","2013-02-01", "2013-03-20", "2013-04-03","2014-05-06","2014-06-07","2014-06-08","2014-08-09","2014-10-10"))
Variable_x <- c("70","NA","55", "30", "70", "60", "NA", "80", "60", "70", "50","20")
Days <- c(0,9,14,24,0,47,61,0,32,33,95,157)
这是我的数据:
DATA <- data.frame(Id, Date, Variable_x)
这是我想要的数据:
RESULT <- data.frame(Id, Date, Days, Variable_x)
希望有人能给出答案或指出正确的方向。
不胜感激。
您可能正在寻找 diff
与 R 的众多分组函数之一相结合的方法。
这里有一个 "dplyr" 的例子:
library(dplyr)
DATA %>%
group_by(Id) %>%
mutate(Days = cumsum(c(0, diff(Date))))
# Source: local data frame [12 x 4]
# Groups: Id [3]
#
# Id Date Variable_x Days
# (dbl) (date) (fctr) (dbl)
# 1 1 2015-01-01 70 0
# 2 1 2015-01-10 NA 9
# 3 1 2015-01-15 55 14
# 4 1 2015-01-25 30 24
# 5 2 2013-02-01 70 0
# 6 2 2013-03-20 60 47
# 7 2 2013-04-03 NA 61
# 8 5 2014-05-06 80 0
# 9 5 2014-06-07 60 32
# 10 5 2014-06-08 70 33
# 11 5 2014-08-09 50 95
# 12 5 2014-10-10 20 157
使用 data.table
的选项。我们将 'data.frame' 转换为 'data.table' (setDT(DATA)
),按 'Id' 分组,我们得到 'Date' 和 lag
的差异=23=](shift
默认情况下有 type=lag
),获取 cumsum
并分配 (:=
) 输出以创建 'Days' 列。
library(data.table)#v1.9.6+
setDT(DATA)[, Days:=cumsum(as.numeric(Date-shift(Date, fill=Date[1L]))), Id]
DATA
# Id Date Variable_x Days
# 1: 1 2015-01-01 70 0
# 2: 1 2015-01-10 NA 9
# 3: 1 2015-01-15 55 14
# 4: 1 2015-01-25 30 24
# 5: 2 2013-02-01 70 0
# 6: 2 2013-03-20 60 47
# 7: 2 2013-04-03 NA 61
# 8: 5 2014-05-06 80 0
# 9: 5 2014-06-07 60 32
#10: 5 2014-06-08 70 33
#11: 5 2014-08-09 50 95
#12: 5 2014-10-10 20 157