L oop, чтобы применить dyplr к нескольким столбцам в r - PullRequest
Новая
       63

L oop, чтобы применить dyplr к нескольким столбцам в r

0 голосов
/ 01 августа 2020

У меня есть набор данных

введите описание изображения здесь

outcome_data_wide_score1 <- outcome_data %>% select(group, community, site, sessions, patientid, score1) %>% arrange(sessions) %>% filter(group == 2 & province == "X") %>% pivot_wider(., names_from =sessions, values_from = c(score1))

Я пытаюсь запустить эти коды, чтобы получить аналогичный результат для разных столбцов оценок и, если возможно, несколько строк кодов, которые будут запускать коды для разных групп, сообществ и сайт каким-либо списком или другой командой

Любая помощь в этом отношении будет заметна.

1 Ответ

0 голосов
/ 02 августа 2020

Используя фиктивные данные, подобные тем, которые опубликованы в вопросе, вы можете создать индекс на основе group, community и site. Разделите его на список, примените задание для всех оценок, а затем свяжите все вместе. Я добавил функцию для этого: 

library(reshape2)
library(tidyverse)
set.seed(123)
#Data
df <- data.frame(group=1,community=c(rep('x',6),rep('y',3)),
                 site=c(rep(c('a'),3),rep(c('b'),3),rep(c('c'),3)),
                 patientid=c(rep(1,3),rep(2,3),rep(3,3)),
                 sessions=rep(c(1,2,3),3),
                 score1=round(runif(9,0,100),0),
                 score2=round(runif(9,0,100),0),
                 score3=round(runif(9,0,100),0),
                 score4=round(runif(9,0,100),0),
                 score5=round(runif(9,0,100),0))
#Create an id by the columns you want
df$id <- paste(df$group,df$community,df$site)
#Now split
List <- split(df,df$id)
#Function to process
myfun <- function(x)
{
  #Filter columns
  y <- x[,names(x)[which(grepl(c('patient|session|score'),names(x)))]]
  #Melt
  z <- melt(y,id.vars = c('patientid','sessions'))
  #Transform
  u <- pivot_wider(z, names_from =c(variable,sessions), values_from = value)
  #Combine and separate
  ids <- x[,'id',drop=F]
  ids <- ids[!duplicated(ids$id),,drop=F]
  idsg <- separate(ids,col = id,sep = ' ',into = c('group','community','site'))
  #Bind
  w <- bind_cols(idsg,u)
  return(w)
}
#Now apply to List
List2 <- lapply(List,myfun)
#Bind all
DF <- do.call(rbind,List2)
rownames(DF)<-NULL

Он будет производить это, где оценки и сеансы разделены _: 

  group community site patientid score1_1 score1_2 score1_3 score2_1 score2_2 score2_3 score3_1 score3_2
1     1         x    a         1       29       79       41       46       96       45       33       95
2     1         x    b         2       88       94        5       68       57       10       69       64
3     1         y    c         3       53       89       55       90       25        4       66       71
...