Question

我有一个如下所示的数据框：

第二行显示患者入院后3小时和63小时的白蛋白实验室值。在这两行之间，我想添加59个新行，每次递增HoursFromAdmitLab个值，因此我在入场后每小时有一行。对于第一行和第二行之间的59个新添加的行，我想重复每列的第一行值，除了我希望AbnormalityCode和Value为NA并且如前所述，{{1每行增加1。

所以我希望在入学后每小时有一行（HoursFromAdmitLab），并且在实验室没有服用的时间内，我希望HoursFromAdmitLab和Value为NA，这意味着那里没有价值。我的结果数据框的第二行应如下所示：

我想在第二行和第三行之间重复此过程，依此类推。我尝试了一个循环，但它需要永远，我知道应该有一个更好的方法。

Answer 1

实现此目的的一种可能方法是使用两个不同的连接：

加入不填充
连接应使用滚动连接填充

data.table包用于此，因为OP表明性能对他的设置至关重要。

library(data.table) # CRAN version 1.10.4

# make sure data is in correct order
setorder(setDT(DT), GUID, Hours)

# create sequence of hours for each case
Hours <- DT[, .(Hours = seq(min(Hours), max(Hours))), by = GUID]

# 1st join with columns which should not be filled
tmp <- DT[, c("GUID", "Hours", "Value", "AbnormCode")][Hours, on = c("GUID", "Hours")]

# 2nd, rolling join with columns which should be filled
result <- DT[, -c("Value", "AbnormCode")][tmp, on = .(GUID, Hours), roll = TRUE]

result
#            GUID BirthYearNum GenderCode Hours Value AbnormCode
#  1: 27632200200         1949     Female     3   4.3          N
#  2: 27632200200         1949     Female     4    NA         NA
#  3: 27632200200         1949     Female     5    NA         NA
#  4: 27632200200         1949     Female     6    NA         NA
#  5: 27632200200         1949     Female     7    NA         NA
# ---                                                           
#273: 27632200200         1949     Female   275    NA         NA
#274: 27632200200         1949     Female   276    NA         NA
#275: 27632200200         1949     Female   277    NA         NA
#276: 27632200200         1949     Female   278    NA         NA
#277: 27632200200         1949     Female   279   3.0          L

请注意，该方法依赖于GUID作为唯一键，即假设必须为每个GUID创建单独的序列。

数据

由于OP未能提供可重现的数据，因此使用以下数据：

library(data.table)
DT <- data.table(
  GUID = "27632200200",
  BirthYearNum = 1949L,
  GenderCode = "Female",
  Hours = c(3, 63, 111, 159, 231, 279),
  Value = c(4.3, 3.8, 3.6, 3.3, 3, 3),
  AbnormCode = c(rep("N", 3), rep("L", 3))
)
DT
#          GUID BirthYearNum GenderCode Hours Value AbnormCode
#1: 27632200200         1949     Female     3   4.3          N
#2: 27632200200         1949     Female    63   3.8          N
#3: 27632200200         1949     Female   111   3.6          N
#4: 27632200200         1949     Female   159   3.3          L
#5: 27632200200         1949     Female   231   3.0          L
#6: 27632200200         1949     Female   279   3.0          L

请注意，HoursFromAdmitLab缩写为Hours，AbnormalityCode缩写为AbnormCode。

R-在数据帧的行之间添加行

1 个答案:

数据