我有一个长格式的数据框，用于回答关于青春期状态vb_的重复问题，大约在每年9、10、11、13、14、15、16和17岁时进行。
每年要求参与者将他们的发展从1评估为5，其中1代表最不发达，5代表最发达。
我想使用R的ifelse()来识别不一致的响应，即那些报告的某一阶段的水平低于前几年的响应。
这里有一些20个人的虚假示例数据：
vb <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L,
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L,
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 10L,
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L,
11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L,
13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L,
15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L,
16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L,
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L,
19L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L), age = c(9L, 10L,
11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L,
17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L,
14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L,
10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L,
16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L,
13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L,
9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L,
15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L,
11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L,
17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L,
14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L,
10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L,
16L, 17L), vb_ = c(1L, 1L, 1L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 2L, 2L, 3L,
4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 2L, 1L, 3L,
4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 2L, 2L, 1L, 3L, 4L, 3L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L,
3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 1L, 1L, 2L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 2L, 2L, 2L,
4L, 5L, 4L, 4L, 5L, 2L, 2L, 1L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 3L,
4L, 5L, 5L, 4L, 5L, 1L, 1L, 1L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 1L, 1L,
1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 1L, 1L, 1L,
4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 5L, 5L, 2L, 3L, 3L,
4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 1L, 2L, 2L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 1L, 1L,
3L, 3L, 4L, 5L, 5L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L,
2L, 4L, 4L, 4L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-160L), .Names = c("id", "age", "vb_"))
答案 0 :(得分：2)
如果您坚持使用ifelse方法，则可以执行以下操作：
vb <- vb[order(vb$id, vb$age), ]
vb$inconsistent <- ifelse(vb$id == lag(vb$id),
ifelse(vb$vb_ < lag(vb$vb_), "inconsistent", ""),
"")
vb$inconsistent[1] <- ""
id age vb_ inconsistent
1 1 9 1
2 1 10 1
3 1 11 1
4 1 13 3
5 1 14 4
6 1 15 4
7 1 16 4
8 1 17 5
9 2 9 2
10 2 10 2
11 2 11 3
12 2 13 4
13 2 14 5
14 2 15 5
15 2 16 5
16 2 17 5
17 3 9 2
18 3 10 3
19 3 11 3
20 3 13 3
21 3 14 4
22 3 15 4
23 3 16 4
24 3 17 5
25 4 9 2
26 4 10 1 inconsistent
27 4 11 3
...
或者使用dplyr的一种方法是：
library(dplyr)
vb %>%
group_by(id) %>%
arrange(id, age) %>%
mutate(vb_diff = vb_ - lag(vb_)) %>%
filter(vb_diff < 0)
# A tibble: 6 x 4
# Groups: id [5]
id age vb_ vb_diff
<int> <int> <int> <int>
1 4 10 1 -1
2 5 11 1 -1
3 5 15 3 -1
4 8 15 4 -1
5 9 11 1 -1
6 10 16 4 -1
答案 1 :(得分：1)
您在这里。
vb <- vb[order(vb$id, vb$age),]
vb$decreasingdevelopment <- c(0, diff(vb$vb_))<0 #difference between this score and previous <0
vb$sameperson <- c(0, diff(vb$id))==0 #is this the same participant than previous
vb$inconsistency <- vb$decreasingdevelopment&vb$sameperson #ifelse(vb$devdiff&vb$sameperson, T, F)
which(vb$inconsistency)
#[1] 26 35 38 62 67 79
请注意，可以使用ifelse()，但不是必须的。
PS：为使答案完整，您应始终使用以下内容：
vb$inconsistency_robust <- apply(vb, 1, function(x) length(which(vb$vb_>x["vb_"]&vb$age<x["age"]&vb$id==x["id"]))>0)
#x["decreasingdevelopment"]&x["sameperson"])
all.equal(which(vb$inconsistency_robust), which(vb$inconsistency))
#> which(vb$inconsistency_robust)
#[1] 26 35 38 62 63 67 79
#> which(vb$inconsistency)
#[1] 26 35 38 62 67 79
请注意，健壮的方法是如何发现所有不一致的地方的，而我更幼稚的ifelse()方法仅是逐行比较。