Рассчитать разницу по группам по непоследовательным строкам с условиями - PullRequest
Новая
       41

Рассчитать разницу по группам по непоследовательным строкам с условиями

0 голосов
/ 03 марта 2020

Я пытаюсь создать новую переменную, представляющую время, прошедшее от «rare_event» до следующего «common_event», сгруппированного по «id».

Вот код: 

df <- data.frame(id = c(rep("A",10), rep("B",10), rep("C",10)), 
                 time = c(rep(seq(1:10),3)),
                 common_event = c(rep(0, 3), 1, rep(0, 3), 1, rep(0, 5), 1, rep(0, 5), 1, rep(0, 3), 1, rep(0, 2), 1, rep(0, 2), 1),
                 rare_event = c(rep(0, 5), 1, rep(0, 3), 1, rep(0, 6), 1, rep(0, 7), 1, 1, rep(0, 3), 1))

Я думал, что это будет проще, но есть некоторые проблемы:

  1. Не у каждого "id" будет "rare_event" == TRUE.
  2. У некоторого "id" будет более одного "rare_event" перед следующим "common_event", например строки 25, 26.

Я пытался использовать для l oop и отставания и отставания от dplyr, но я не добился успеха.

Вот желаемый результат: 

desired <- data.frame(id = c(rep("A",10), rep("B",10), rep("C",10)), 
                 time = c(rep(seq(1:10),3)),
                 common_event = c(rep(0, 3), 1, rep(0, 3), 1, rep(0, 5), 1, rep(0, 5), 1, rep(0, 3), 1, rep(0, 2), 1, rep(0, 2), 1),
                 rare_event = c(rep(0, 5), 1, rep(0, 3), 1, rep(0, 6), 1, rep(0, 7), 1, 1, rep(0, 3), 1),
                 interval = c(rep(0, 5), 2, rep(0, 10), 3, rep(0, 7), 2, 1, rep(0, 4)))

Есть идеи, как решить эту проблему?

1 Ответ

0 голосов
/ 03 марта 2020

Может быть более элегантный способ, но это, кажется, работает.

Сначала определите функцию foo, которая выполняет эту работу. 

foo <- function(time, common, rare) {
  interval <- rep(0, length(time))
  time_comm <- time*common
  for (t in time) {
    if(rare[t]==1) {
      # Find the next time when a common event occurred, if any
      if(any(time>t & common==1)) {
        t_comm <- min(time_comm[time>t & common==1])
        interval[t] <- t_comm - t
      }
      }
  }
  interval
}

Затем, примените эту функцию к каждому идентификатору фрейма данных, f: 

library(dplyr)
f %>% group_by(id) %>%
  mutate(interval=foo(time, common_event, rare_event))

Вывод: 

   id time common_event rare_event interval
1   A    1            0          0        0
2   A    2            0          0        0
3   A    3            0          0        0
4   A    4            1          0        0
5   A    5            0          0        0
6   A    6            0          1        2
7   A    7            0          0        0
8   A    8            1          0        0
9   A    9            0          0        0
10  A   10            0          1        0

11  B    1            0          0        0
12  B    2            0          0        0
13  B    3            0          0        0
14  B    4            1          0        0
15  B    5            0          0        0
16  B    6            0          0        0
17  B    7            0          1        3
18  B    8            0          0        0
19  B    9            0          0        0
20  B   10            1          0        0

21  C    1            0          0        0
22  C    2            0          0        0
23  C    3            0          0        0
24  C    4            1          0        0
25  C    5            0          1        2
26  C    6            0          1        1
27  C    7            1          0        0
28  C    8            0          0        0
29  C    9            0          0        0
30  C   10            1          1        0
...