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r - 如何根据另一列的数值创建新列

问题描述

我有一个 df ( chpt4)，有 1000 多名参与者，以及参加测试的日期。我想根据跟进 ( t1:t4) 和基线 ( t0) 之间经过的月数来调整日期。为此，我创建了 4 个额外的列 ( difft0t2:difft0t4)，它们准确地显示了测试之间经过的月份。图像就是我现在所拥有的。

这就是我所拥有的

我将月份分为 5 个不同的类别：（我也认为这个向量可以帮助我作为计数器）

FU6 <- 1:9
FU12 <- 10:18 
FU24 <- 19:30
FU36 <- 31:42
FU48 <- 43:54

我最初的想法是开始索引difft0t1属于上述范围的列的值which()

which(chpt4$difft0t1 %in% c(FU6)) #this works

which(chpt4$difft0t1 %in% c(FU14)) #this doesn't work at all

...并使用该结果编号作为要粘贴到另一列的元素的索引。它只是不工作。

与第 243 行和第 244 行的图像示例保持一致，我希望结果列看起来像这样：

基线 FU6 FU12 FU24 FU36 FU48
2012-02-24 不适用 2013-09-06 2014-02-21 2015-06-23 不适用
2012-05-24 不适用 2013-05-16 不适用 2015-04-20 2016-05-12

标签： rloopsindexingcolumnsorting

解决方案

我想你需要这个

library (tidyverse)
df %>% pivot_longer(cols = -id, names_to = "Test", values_to = "Dates") %>%
  group_by(id) %>% mutate(new_col = as.numeric(round((Dates - first(Dates))/30,0))) %>%
  mutate(new_col = case_when(new_col == 0 ~ "Baseline",
                              new_col %in% 1:9 ~ "FU6",
                              new_col %in% 10:18 ~ "FU12",
                              new_col %in% 19:30 ~ "FU24",
                              new_col %in% 31:42 ~ "FU36",
                              new_col %in% 43:54 ~ "FU48")) %>% filter(!is.na(new_col)) %>%
  select(-Test) %>% pivot_wider(id_cols = "id", names_from = "new_col", values_from = "Dates", values_fn = min)
  
# A tibble: 4 x 6
# Groups:   id [4]
  id     Baseline   FU12       FU24       FU36       FU48      
  <chr>  <date>     <date>     <date>     <date>     <date>    
1 waa000 2012-10-04 2013-09-05 NA         NA         NA        
2 waf84  2012-02-24 NA         2013-09-06 2015-06-23 NA        
3 waq593 2012-05-24 2013-05-16 NA         2015-04-20 2016-05-12
4 wcu776 2013-01-24 2014-01-23 NA         NA         NA

注意只要一组中有两个日期，就会显示其中的最小值/第一个。 FU6一旦使用了适当的数据，类别将自动显示在图片中。使用的样本数据

dput(df)

> dput(df)
structure(list(id = c("waa000", "waf84", "waq593", "wcu776"), 
    t0 = structure(c(15617, 15394, 15484, 15729), class = "Date"), 
    t1 = structure(c(15953, 15954, 15841, 16093), class = "Date"), 
    t2 = structure(c(NA, 16122, 16545, NA), class = "Date"), 
    t3 = structure(c(NA, 16609, 16933, NA), class = "Date"), 
    t4 = structure(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), class = "Date")), row.names = c(NA, 
-4L), class = "data.frame")

> df
      id         t0         t1         t2         t3   t4
1 waa000 2012-10-04 2013-09-05       <NA>       <NA> <NA>
2  waf84 2012-02-24 2013-09-06 2014-02-21 2015-06-23 <NA>
3 waq593 2012-05-24 2013-05-16 2015-04-20 2016-05-12 <NA>
4 wcu776 2013-01-24 2014-01-23       <NA>       <NA> <NA>

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