循环以在 r 中的多列中应用 dyplr

drhnis 发表于 Dev

医生

我有一个数据集

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))

我正在尝试运行这些代码，以获得不同分数列的类似输出，如果可能的话，几行代码将通过某些列表或其他命令运行不同组、社区和站点的代码

在这方面的任何帮助将是可观的。

鸭子

使用类似于问题中发布的虚拟数据，您可以创建基于group,community和的索引site。将其拆分为一个列表，为所有分数应用任务，然后将所有分数绑定在一起。我添加了一个函数来做到这一点：

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

它将产生这个，其中分数和会话由以下分隔_：

  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

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