我有一个很长的（垂直堆叠）数据集，其中包含10个插补（变量“输入”标识插补编号）。插补是在SAS中完成的，但我想使用R计算一些c统计量。
我知道如何使用cindex函数和FGR函数为一个估算数据集计算c-stats。我不确定如何在垂直堆叠的数据集中重复此操作。我尝试使用“ with”功能，但没有运气。
这是我的代码：
fgr.model <- FGR(Hist(time, outcome) ~ x1 + x2 + x3, data=mydata1, cause=1)
cscore <- cindex(list(fgr.model), forumula=Hist(time, outcome)~1,
cens.model="marginal", data=mydata1, eval.time=c(1826), cause=1)
如何在垂直堆叠的数据集中使用cindex函数和FGR函数计算c-stats？
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基于评论中的详细信息：我了解到您需要在原始数据帧mydata1的分区上计算统计信息-即，您只需要选择与一个“输入”相对应的行（此操作是您使用的名字，是不是用一个错误的词指一个..“输入会话”？只是好奇）
首先，您必须创建一个仅包含一个“输入”数据的新数据框，在以下示例中，我们考虑对插补数字4的运算。有多种方法可以完成工作。
如果列名正确，第一种可行的方法：
mydata1portion = mydata1[mydata1$ImputationNo==4,]
如果列的位置/顺序正确，则第二个有效：
mydata1portion = mydata1[mydata1$V1==4,]
以第三种方式排列数据帧的插补/行。
mydata1portion = mydata1[(100*(4-1)+1):(100*4),]
前两个您使用列ImputationNo的值来过滤数据框，在最后一个中，您根据行的位置剪切数据框。
最后，您可以计算获得的mydata1portion的统计信息，而不是完整mydata1的统计信息。