如何解决在回顾前几行的同时创建一个新变量
我有一个简单的患者就诊数据集：
date infection
2005-01-01 yes
2005-06-30 yes
2005-10-15 yes
2006-01-01 no
2006-06-01 no
2006-11-01 yes
2006-12-01 no
2007-11-15 yes
在 R 中，我想添加一个名为 chronic 的列，它的值为 yes、no、NA。
- 仅当当前日期的感染==“是”并且在过去 365 天内有两个感染==“是”行时，才会显示值
yes。 - 否则，如果过去 365 天内没有两次访问，则需要
NA - 否则，需要
no
所以最终的数据集看起来像这样：
date infection chronic
2005-01-01 yes NA
2005-06-30 yes NA
2005-10-15 yes yes
2006-01-01 no no
2006-06-01 no no
2006-11-01 yes no
2006-12-01 no no
2007-11-15 yes NA
我将如何编码？理想情况下，我希望使用 dplyr，但我愿意接受任何解决方案。谢谢！
可以使用以下代码重新创建数据集：
dat <- data.frame(date = c(as.Date("2005-01-01"),as.Date("2005-06-30"),as.Date("2005-10-15"),as.Date("2006-01-01"),as.Date("2006-06-01"),as.Date("2006-11-01"),as.Date("2006-12-01"),as.Date("2007-11-15")),infection = c("yes","yes","no","yes"))
解决方法
您可以尝试使用 map 中的 purrr 函数：
library(dplyr)
library(purrr)
dat %>%
mutate(chronic = map2_chr(date,infection,~case_when(.y == 'yes' &
sum(infection[between(date,.x-365,.x - 1)] == 'yes') >= 2 ~ 'yes',.y == 'yes' &
sum(infection[between(date,.x - 1)] == 'yes') != 2 ~ NA_character_,TRUE ~ 'no')))
# date infection chronic
#1 2005-01-01 yes <NA>
#2 2005-06-30 yes <NA>
#3 2005-10-15 yes yes
#4 2006-01-01 no no
#5 2006-06-01 no no
#6 2006-11-01 yes <NA>
#7 2006-12-01 no no
#8 2007-11-15 yes <NA>
使用 data.table 和基于范围（非等值）合并/连接的替代方法。
library(data.table)
library(magrittr) # not required,just used to show the flow
dat <- fread(text = "
date infection
2005-01-01 yes
2005-06-30 yes
2005-10-15 yes
2006-01-01 no
2006-06-01 no
2006-11-01 yes
2006-12-01 no
2007-11-15 yes")[,date := as.Date(date)]
代码：
copy(dat) %>%
.[,c("date0","date1") := .(date - 365,date)] %>%
dat[.,on = .(date >= date0,date <= date1) ] %>%
.[,.(infection = last(infection),n_visits = .N,n_infect = sum(infection == "yes")),by = .(i.date)] %>%
setnames(.,"i.date","date") %>%
.[,chronic := fcase(
n_visits < 3,NA_character_,infection == "yes" & n_infect >= 2,"yes",rep(TRUE,.N),"no") ] %>%
.[]
# date infection n_visits n_infect chronic
# <Date> <char> <int> <int> <char>
# 1: 2005-01-01 yes 1 1 <NA>
# 2: 2005-06-30 yes 2 2 <NA>
# 3: 2005-10-15 yes 3 3 yes
# 4: 2006-01-01 no 4 3 no
# 5: 2006-06-01 no 4 2 no
# 6: 2006-11-01 yes 3 1 no
# 7: 2006-12-01 no 4 1 no
# 8: 2007-11-15 yes 2 1 <NA>
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