Question

我试图重新编码每2h收集的一些数据，以便找到每个ID的起点（即，当obs不等于0时，即该时间点有数据），将其称为时间0，然后将随后的每个时间点称为2、4、6等。

例如

$Result = Invoke-Pester -Script C:\temp\test.tests.ps1 -PassThru
$Result
$Result.FailedCount

希望该数据框架有效

我有ID，时间和obs，但我想创建“新时间”-感谢您提供任何帮助，特别是dplyr解决方案

Answer 1

1）我们将data定义为data.frame，而不是在Note末尾的矩阵中，然后使用ave设置new.time ：

不使用包装。

make_no <- function(obs) c(rep(NA, sum(obs == 0)), seq(0, length = sum(obs != 0), by = 2))
transform(data, new.time = ave(obs, ID, FUN = make_no))

给予：

   ID time obs new.time
1  f1   66   1        0
2  f1   68   3        2
3  f1   70   5        4
4  f1   72   6        6
5  f2   66   0       NA
6  f2   68   0       NA
7  f2   70   3        0
8  f2   72   4        2
9  f3   66   0       NA
10 f3   68   1        0
11 f3   70   3        2
12 f3   72   3        4

2）或使用dplyr：

data %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(new.time = make_no(obs)) %>%
  ungroup

注意

ID <- c("f1", "f1", "f1", "f1", "f2", "f2", "f2", "f2", "f3", "f3", "f3", "f3")
time <- rep(c(66, 68, 70, 72), 3)
obs <- c(1, 3, 5, 6, 0, 0, 3, 4, 0, 1, 3, 3)
data <- data.frame(ID, time, obs)

Answer 2

我们可以创建一个自定义函数并将其应用于每个组，即

f1 <- function(x) {
    x1 <- length(x[x != 0])
    i1 <- seq(0, length.out = x1, by = 2)
    i2 <- c(rep(NA, (length(x) - x1)),i1)
    return(i2)
}

#Using `dplyr` to apply it,
library(dplyr)

df %>% 
 group_by(ID) %>% 
 mutate(new = f1(obs))

给出，

# A tibble: 12 x 4
# Groups:   ID [3]
   ID    time  obs     new
   <fct> <fct> <fct> <dbl>
 1 f1    66    1         0
 2 f1    68    3         2
 3 f1    70    5         4
 4 f1    72    6         6
 5 f2    66    0        NA
 6 f2    68    0        NA
 7 f2    70    3         0
 8 f2    72    4         2
 9 f3    66    0        NA
10 f3    68    1         0
11 f3    70    3         2
12 f3    72    3         4

重新编码时间序列数据以为每个人创建时间0

2 个答案:

注意