R-根据变化的列条件,通过对变量进行分组来增加变量

时间:2020-04-16 21:17:12

标签: r

我从“开始”开始

ID <- c("A", "A", "A", "B", "B", "C")
Lab <- c("5", "10", "15", "20", "5", "10")
Date <- as.Date(c("01/01/2020",
          "01/01/2020",
          "01/02/2020",
          "01/01/2020",
          "01/02/2020",
          "01/05/2020"), format="%m/%d/%Y")
Start <- data.frame(ID, Lab, Date)
Start
#>   ID Lab       Date
#> 1  A   5 2020-01-01
#> 2  A  10 2020-01-01
#> 3  A  15 2020-01-02
#> 4  B  20 2020-01-01
#> 5  B   5 2020-01-02
#> 6  C  10 2020-01-05

,需要进入“完成”。

Day <- c(1, 1, 2, 1, 2, 1)
Finish <- data.frame(ID, Lab, Date, Day)
Finish
#>   ID Lab       Date Day
#> 1  A   5 2020-01-01   1
#> 2  A  10 2020-01-01   1
#> 3  A  15 2020-01-02   2
#> 4  B  20 2020-01-01   1
#> 5  B   5 2020-01-02   2
#> 6  C  10 2020-01-05   1

每个ID在几天内每天都会有多个实验室。我需要一个新的变量“ Day”,它反映了实验室的绘制日期,每次日期更改时都增加1,并且在患者ID更改时将日期重置为“ 1”。

reprex package(v0.3.0)于2020-04-16创建

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我们可以在逻辑向量上使用cumsum来按“ ID”分组后创建“ Day”

library(dplyr)
Start %>% 
      group_by(ID) %>% 
      mutate(Day = cumsum(!duplicated(Date)))
# A tibble: 6 x 4
# Groups:   ID [3]
#  ID    Lab   Date         Day
#  <fct> <fct> <date>     <int>
#1 A     5     2020-01-01     1
#2 A     10    2020-01-01     1
#3 A     15    2020-01-02     2
#4 B     20    2020-01-01     1
#5 B     5     2020-01-02     2
#6 C     10    2020-01-05     1