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
答案 0 :(得分:0)
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
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)
答案 1 :(得分:0)
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