Question

我有数据显示5个测试（pub1至pub5）的结果，每个结果取0到6之间的整数值，并在5个不同年龄段（age1至{{ 1}}）。也就是说，age5是在pub1完成的。...age1是在pub5完成的

我需要创建6个新的列/变量（age5至age_v1），这些列/变量应显示某人首次获得特定得分age_v6的年龄：

age_v1：在任何pub变量上首次出现值1的年龄
age_v2：在任何pub变量上首次出现值2的年龄
age_v3：在任何pub变量上首次出现值3的年龄
age_v4：在任何pub变量上首次出现4的年龄
age_v5：在任何pub变量上首次出现5的年龄
age_v6：在任何pub变量上首次出现6的年龄

例如，对于单个x，如果pub第一次在age_v5中的任何一个age3变量上得分为5，则等于pub < / p>

pub3

Answer 1

我们可以更轻松地创建数据，而无需执行许多步骤

i1 <- grepl('^pub', names(data)) # index for pub columns
i2 <- grepl('^age', names(data)) # index for age columns
data[i1] <- lapply(data[i1], function(x) pmax(round(., 0), 0)) # data rounding
# instead of NA values, replaced with 0 as it is easier to get the column index

在list中以1：6循环，提取与first匹配项对应的列索引，该匹配项与'pub'每行cbind中具有行索引的值并提取相应的“年龄”值。如果一行中没有匹配项，则为NA（使用'j2'索引），然后将其分配以在'data'中创建新列

data[paste0("age_v", 1:6)] <- lapply(1:6, function(i) {
         j1 <- max.col(data[i1] == i, 'first')
         j2 <- rowSums(data[i1] == i) == 0
         data[i2][cbind(seq_len(nrow(data)), j1 *(NA^j2))]
  })

通过重复测量生成多个变量的功能

1 个答案: