Question

更新于2012-09-24 06：52：00Z

在David Robinson提出一些非常好的问题后，我意识到我最初的问题并不准确。

我认为我的问题只是一个两步，

首先，我需要查看我的数据，以确定只有id time的{{1}}个人，并在intake_arm_1中创建一个只包含＃的新行，{ {1}}中的{1}}和id中的＃。要在v_001_arm_1和time之间获得正确的匹配，请使用c_n表。

其次，如果最新的 arm 已注册t_name，我需要在{v_001_arm_1'c_name内的lookup内执行更多或更少的相同操作id ，按v_010_arm_1计算这些实例，并将这些数字写入ti_all和ty_all列。此外，如果最新的out_c不是NA，我还必须将名称编号从out_c传输到此新行。

新 v_00n_arm_1 的＃应为“当前加亮数字”（例如intake_arm_1）+ 1（例如ti_all）。

我将努力手动制作一个强化我的目标的例子。

v_007_arm_1

这就是我的目标（除非我做了一个错字），

v_008_arm_1

ps：我看到人们用lookup <- structure(list(c_name = c(1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L), t_name = structure(1:6, .Label = c("Bob", "Julian", "Mitt", "Ricky", "Tom", "Victor"), class = "factor")), .Names = c("c_name", "t_name"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6")) > lookup c_name t_name 1 1 Bob 2 2 Julian 3 4 Mitt 4 5 Ricky 5 6 Tom 6 7 Victor mydata <- structure(list(id = c(1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 9L), time = c("intake_arm_1", "v_001_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1", "v_001_arm_1", "v_002_arm_1", "v_003_arm_1", "v_004_arm_1", "v_005_arm_1", "v_006_arm_1", "v_007_arm_1", "intake_arm_1", "v_001_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1", "v_011_arm_1", "v_012_arm_1", "v_013_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1"), dat_all = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "2012-09-23", "2012-09-23", "2012-09-02", "2012-09-10", "2012-09-23", NA, NA, NA, NA, "2012-09-23", "2012-09-23", "2012-09-23", NA, NA), ti_all = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 6L, 44L, 33L, NA, 22L, NA, NA, NA, NA, 65L, NA, 10L, NA, NA), ty_all = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "out_", "out_", "cma_", NA, "cma_", NA, NA, NA, NA, "out_", "out_", "out_", NA, NA), out_c = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), cma_c = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), c_n = c(NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, 7L, 4L, 7L, NA, 1L, NA, 2L, NA, NA, 7L, 7L, 7L, NA, NA), t_name = c("Tom", NA, "Ricky", "Ricky", "Victor", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "Julian", NA, "Julian", "Bob", NA, NA, NA, "Mitt", "Mitt")), .Names = c("id", "time", "dat_all", "ti_all", "ty_all", "out_c", "cma_c", "c_n", "t_name"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21")) > mydata id time dat_all ti_all ty_all out_c cma_c c_n t_name 1 1 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Tom 2 1 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 1 NA 3 2 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Ricky 4 3 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Ricky 5 4 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Victor 6 4 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA NA NA 7 4 v_002_arm_1 NA NA NA NA NA NA NA 8 4 v_003_arm_1 2012-09-23 6 out_ NA NA 7 NA 9 4 v_004_arm_1 2012-09-23 44 out_ NA NA 4 NA 10 4 v_005_arm_1 2012-09-02 33 cma_ NA NA 7 NA 11 4 v_006_arm_1 2012-09-10 NA NA NA NA NA NA 12 4 v_007_arm_1 2012-09-23 22 cma_ NA NA 1 NA 13 5 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Julian 14 5 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 2 NA 15 6 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Julian 16 7 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Bob 17 7 v_011_arm_1 2012-09-23 65 out_ NA NA 7 NA 18 7 v_012_arm_1 2012-09-23 NA out_ NA NA 7 NA 19 7 v_013_arm_1 2012-09-23 10 out_ NA NA 7 NA 20 8 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Mitt 21 9 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Mitt和id time dat_all ti_all ty_all out_c cma_c c_n t_name 1 1 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Tom 2 1 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 1 NA 3 2 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Ricky 4 2 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 5 NA 5 3 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Ricky 6 3 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 5 NA 7 4 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Victor 7 4 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA NA NA 8 4 v_002_arm_1 NA NA NA NA NA NA NA 9 4 v_003_arm_1 2012-09-23 6 out_ 1 NA 7 NA 10 4 v_004_arm_1 2012-09-23 44 out_ 2 NA 4 NA 11 4 v_005_arm_1 2012-09-02 33 cma_ 2 1 7 NA 12 4 v_006_arm_1 2012-09-10 NA NA 2 1 NA NA 13 4 v_007_arm_1 2012-09-23 22 cma_ 2 2 1 NA 14 4 v_008_arm_1 NA NA NA 2 2 7 NA 15 5 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Julian 16 5 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 2 NA 17 6 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Julian 18 6 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 2 NA 19 7 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Bob 20 7 v_011_arm_1 2012-09-23 65 out_ 1 NA 7 NA 21 7 v_012_arm_1 2012-09-23 NA out_ 1 NA 7 NA 22 7 v_013_arm_1 2012-09-23 10 out_ 2 NA 7 NA 23 7 v_014_arm_1 NA NA NA 2 NA 1 NA 24 8 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Mitt 25 8 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 4 NA 26 9 intake_arm_1 NA NA NA NA NA NA Mitt 27 9 v_001_arm_1 NA NA NA NA NA 4 NA做了惊人的事情。

Answer 1

以下是使用plyr的解决方案：

lookup <- structure(list(c_name = c(1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L), t_name = structure(1:6, .Label = c("Bob", "Julian", "Mitt", "Ricky", "Tom", "Victor"), class = "factor")), .Names = c("c_name", "t_name"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6"))

mydata <- structure(list(id = c(1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 9L), time = c("intake_arm_1", "v_001_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1", "v_001_arm_1", "v_002_arm_1", "v_003_arm_1", "v_004_arm_1", "v_005_arm_1", "v_006_arm_1", "v_007_arm_1", "intake_arm_1", "v_001_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1", "v_011_arm_1", "v_012_arm_1", "v_013_arm_1", "intake_arm_1", "intake_arm_1"), dat_all = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "2012-09-23", "2012-09-23", "2012-09-02", "2012-09-10", "2012-09-23", NA, NA, NA, NA, "2012-09-23", "2012-09-23", "2012-09-23", NA, NA), ti_all = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 6L, 44L, 33L, NA, 22L, NA, NA, NA, NA, 65L, NA, 10L, NA, NA),     ty_all = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "out_", "out_", "cma_",     NA, "cma_", NA, NA, NA, NA, "out_", "out_", "out_", NA, NA), out_c = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,     NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), cma_c = c(NA, NA,     NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,     NA, NA, NA, NA), c_n = c(NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, 7L,     4L, 7L, NA, 1L, NA, 2L, NA, NA, 7L, 7L, 7L, NA, NA), t_name = c("Tom",     NA, "Ricky", "Ricky", "Victor", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,     "Julian", NA, "Julian", "Bob", NA, NA, NA, "Mitt", "Mitt")), .Names = c("id", "time", "dat_all", "ti_all", "ty_all", "out_c", "cma_c", "c_n", "t_name"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21"))

library(plyr)

newrows <- ddply(mydata, .(id), function(subdata) {
    subdata_ty = subdata[!is.na(subdata$ty_all), ]
    if (NROW(subdata) == 1) {
        r = subdata[1, ]
        c("v_001_arm_1", NA, NA, NA, NA, NA,
                    lookup$c_name[lookup$t_name == r$t_name], r$t_name)
    }
    else if (NROW(subdata_ty) > 0 & !is.na(subdata_ty[NROW(subdata_ty), ]$dat_all)) {
        numbers = sapply(strsplit(subdata$time, "_"), function(l)
            ifelse(l[1] != "intake", as.numeric(l[2]), 0))
        newname = paste(c("v", sprintf("%03d", max(numbers) + 1), "arm", "1"),
                            collapse="_")
        r1 = subdata[1, ]
        new_c_n = lookup$c_name[lookup$t_name == r1$t_name]

        new_out_c = sum(subdata$ty_all == "out_" & !is.na(subdata$ti_all))
        new_cma_c = sum(subdata$ty_all == "cma_" & !is.na(subdata$ti_all))

        # you want them to be NA instead of 0:
        new_out_c = ifelse(new_out_c == 0, NA, new_out_c)
        new_cma_c = ifelse(new_cma_c == 0, NA, new_cma_c)        

        return(c(newname, NA, NA, NA, new_out_c, new_cma_c, new_c_n, NA))
    }
})

# recombine and sort
colnames(newrows) = colnames(mydata)
newdata = rbind(mydata, newrows)
newdata = newdata[order(newdata$id), ]

有条件的计数/总和和变换

更新于2012-09-24 06：52：00Z

1 个答案: