Расчет дней с и дней до следующего события - PullRequest
0 голосов
/ 17 сентября 2018

Несколько месяцев назад я написал код, чтобы найти дни до следующего визита и дни с момента последнего посещения, чтобы отслеживать прогресс пациента и определять пропущенные встречи.Этот код работал прекрасно и дал правильное количество дней (я проверил образец вручную), но теперь он не работает.Похоже, что команда «Group_by ()» игнорируется, и она просто вычисляет количество дней между наблюдениями, когда они упорядочены по R, вместо того, чтобы давать «NA» в начале и конце каждой группировки.Я думаю, я в основном просто запутался, почему это работает, но потом остановился

Код:

    dd5 <- dd5 %>% 
  arrange(PatientID, GroupingUid, VisitDate) %>%
  group_by(GroupingUid) %>%
  mutate(Days.Until.Next.Visit = as.numeric(lead(VisitDate) - VisitDate))


dd5 <- dd5 %>% 
  arrange(PatientID, GroupingUid, VisitDate) %>%
  group_by(GroupingUid) %>%
  mutate(Days.Since.Last.Visit = as.numeric(VisitDate - lag(VisitDate)))

ОБНОВЛЕНИЕ: Я попытался разгруппировать, а затем упорядочить и перегруппировать, я пробовал группировать, а затем упорядочить, и я удалил as.numeric (), но не было никакогоуспех.

GroupingUID и PatientUID - это уникальные идентификаторы, которые я использую для отслеживания каждого пациента / травмы.В каждой комбинации GroupingUID и PatientID дни должны рассчитываться отдельно.VisitDate - это, очевидно, дата.

83515888-E9C2-4B71-87EB-E954182DED88    1   8/22/2017   38  5
86169252-F2CD-4EDF-843F-6946AD45376A    1   9/29/2017   -56 38
B8498C0E-CF25-4F05-A7AC-DFECE1252183    1   8/4/2017    25  -56
BEABCA88-E3EB-4D48-B52B-D5639C527141    1   8/29/2017   2   25
DE7493C0-F72C-44D8-8469-9AA30662769D    1   8/31/2017   -2  2
EE720E94-9B1F-4350-A1B5-87E71BF40E35    1   8/29/2017   -32 -2
3970FF5F-4FEB-4509-A94E-0678000C505A    10  7/28/2017   0   -32
461BC1C4-F07C-4F42-BD8E-7545644FF4BA    10  7/28/2017   54  0
0656001E-2289-4B5D-B49A-CB6F57BD8E89    100 5/8/2018    7   13
0656001E-2289-4B5D-B49A-CB6F57BD8E89    100 5/15/2018   7   7
0656001E-2289-4B5D-B49A-CB6F57BD8E89    100 5/22/2018   -33 7
0286CDBF-1F52-4074-94B6-AE541E0DC9BF    10006   4/19/2018   6   -33
0286CDBF-1F52-4074-94B6-AE541E0DC9BF    10006   4/25/2018   8   6
0286CDBF-1F52-4074-94B6-AE541E0DC9BF    10006   7/12/2018   4   7
0286CDBF-1F52-4074-94B6-AE541E0DC9BF    10006   7/16/2018   -88 4
04A80019-561F-4CD4-B2D5-CAE059051750    10006   4/19/2018   6   -88
04A80019-561F-4CD4-B2D5-CAE059051750    10006   4/25/2018   8   6
F75FC4A1-587A-414E-BA35-9E5A6948F3FC    10006   6/28/2018   7   7
F75FC4A1-587A-414E-BA35-9E5A6948F3FC    10006   7/5/2018    7   7
F75FC4A1-587A-414E-BA35-9E5A6948F3FC    10006   7/12/2018   -300    7
09772AD1-2096-4C56-83AB-08CF9876ADDC    102 9/15/2017   7   -300
87C3C708-64F6-4321-9D98-F258B04B7E39    102 10/27/2017  7   7
87C3C708-64F6-4321-9D98-F258B04B7E39    102 11/3/2017   -49 7
BE2EFB0A-A1D8-49E6-88CF-D9818D1EF60D    102 9/15/2017   7   -49
BE2EFB0A-A1D8-49E6-88CF-D9818D1EF60D    102 9/22/2017   7   7
BE2EFB0A-A1D8-49E6-88CF-D9818D1EF60D    102 9/29/2017   14  7
BE2EFB0A-A1D8-49E6-88CF-D9818D1EF60D    102 10/13/2017  7   14
BE2EFB0A-A1D8-49E6-88CF-D9818D1EF60D    102 10/20/2017  7   7
BE2EFB0A-A1D8-49E6-88CF-D9818D1EF60D    102 10/27/2017  7   7
BE2EFB0A-A1D8-49E6-88CF-D9818D1EF60D    102 11/3/2017   -37 7
0B8DAD9F-2141-42A4-BBC8-F026DA4CB24A    103 9/27/2017   0   -37
440B3D2F-7E4E-42AE-9274-CCF751A10A94    103 9/27/2017   0   0
70112B85-7396-4A72-8853-B308D061383C    103 9/27/2017   0   0
889AB652-42C6-409F-A389-1CA96E66997B    103 9/27/2017   0   0
AAD6D986-80FE-4143-8ABF-BCADE73AB2EA    103 9/27/2017   0   0
C03778F8-1499-4FB0-99CC-D3A3B1143E4F    103 9/27/2017   0   0
C7E21544-96F4-46CB-87F5-11D882352FE0    103 9/27/2017   0   0
DD401067-3FCA-4828-8765-635E82181D1E    103 9/27/2017   0   0
F873284F-B86E-47CA-BA68-3AD4650CD72F    103 9/27/2017   -6  0
0B1CC77A-BADC-4971-AB14-7A5FB982DC4C    104 9/21/2017   7   -6
0B1CC77A-BADC-4971-AB14-7A5FB982DC4C    104 9/28/2017   14  7
0B1CC77A-BADC-4971-AB14-7A5FB982DC4C    104 10/12/2017  0   14
352F0DFE-C06F-46CC-AFE5-F6B8929FB31B    104 10/12/2017  -14 0

1 Ответ

0 голосов
/ 18 сентября 2018

В моем исходном коде я использовал следующие пакеты для выполнения нескольких задач:

library(stringi)
library(stringr)
library(lubridate)
library(plyr)
library(dplyr)
library(tidyverse)
library(viridis). 

Похоже, что tidyverse подавлял функцию mutate из dpylr.удалив все пакеты и затем вызвав их после того, как вычисления, по-видимому, устранили проблему.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...