作者celestialgod (攸藍)
看板R_Language
標題Re: [問題] 拆解time-dependent的資料
時間Wed Apr 22 15:50:52 2015
※ 引述《yummy7922 (crucify)》之銘言：
: [問題類型]:
:
: 程式諮詢(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麼用R 寫出來)
:
: [軟體熟悉度]:
: 請把以下不需要的部份刪除
: 入門(寫過其他程式，只是對語法不熟悉)
: [問題敘述]:
: 請簡略描述你所要做的事情，或是這個程式的目的
: 資料是多個人的重複測量資料，每個人的觀察筆數並不相同，
: 其中有一個會變動的變數(ex：用藥資料，某幾次有吃，某些次沒有吃)，
: 資料大概是長這樣：
: ID M1 duration IS ID start stop M1 IS
: 1 1 1 0 1 0 1 1 0
: 1 0 2 0 1 1 4 0 1
: 1 0 3 0 2 0 3 1 0
: 1 0 4 1 2 3 5 0 0
: 2 1 1 0 3 0 1 1 0
: 2 1 2 0 ---> 3 1 2 0 1
: 2 1 3 0
: 2 0 4 0
: 2 0 5 0
: 3 1 1 0
: 3 0 2 1
: 資料中M1是會變動的變數，is是我的outcome，
: 希望可以轉變成右方的樣子，即，如果有資料變動就做紀錄，
: 就是一般要處理time-dependent survival的樣子，
: 目前只知道sas該怎麼處理，想來請教各位，
: R應該怎麼做轉換，謝謝大家
I do not know whether there is a function to do this in R,
but I do this by dplyr.
library(data.table)
library(dplyr)
library(magrittr)
dat = data.frame(ID = rep(1:3, c(4, 5, 2)),
M1 = c(1,rep(0:1, each=3),0,0,1,0)) %>%
tbl_dt(FALSE) %>% group_by(ID) %>%
mutate(duration = 1:length(M1), IS = 0)
dat$IS[c(4, 11)] = 1
dat %>% group_by(ID) %>%
summarise(stop = cumsum(rle(M1)$lengths),
M1 = rle(M1)$values,
IS = IS[cumsum(rle(M1)$lengths)]) %>% group_by(ID) %>%
mutate(start = c(0, stop[1:(length(stop)-1)]))
ID stop M1 IS start
1 1 1 1 0 0
2 1 4 0 1 1
3 2 3 1 0 0
4 2 5 0 0 3
5 3 1 1 0 0
6 3 2 0 1 1
# update my code, 20150422 23:44
dat %>% group_by(ID) %>% {
tmp = use_series(., IS)
extract(.,, rle(M1), by =ID) %>% group_by(ID) %>%
mutate(start = c(0, cumsum(lengths)[-length(lengths)]),
stop = cumsum(lengths)) %>% ungroup() %>%
mutate(IS = tmp[cumsum(lengths)]) %>%
setnames("values", "M1") %>% select(-lengths)
}
ID M1 start stop IS
1 1 1 0 1 0
2 1 0 1 4 1
3 2 1 0 3 0
4 2 0 3 5 0
5 3 1 0 1 0
6 3 0 1 2 1
當然只要有group_by 都可以用tapply做，只是比較麻煩就不寫了
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.27.107
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/R_Language/M.1429689054.A.45E.html
1F：→ obarisk: %<>%04/22 19:53
2F：→ celestialgod: 對吼，還有這個，謝謝提點04/22 20:19
※ 編輯: celestialgod (36.225.239.69), 04/22/2015 23:45:57