如何基于另一列的数值创建新列
宝琳娜
我有一个chpt4包含1000多个参与者的df（），以及进行测试的日期。我想根据随访（t1:t4）和基准（t0）之间经过了多少个月来安排日期。为此，我另外创建了4列（difft0t2:difft0t4），以显示两次测试之间经过的月数。图像就是我现在所拥有的。
我将月份分为5个不同的类别：（同样，我认为此向量对我有帮助）
FU6 <- 1:9
FU12 <- 10:18
FU24 <- 19:30
FU36 <- 31:42
FU48 <- 43:54
我最初的想法是使用以下方法开始索引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粘贴到另一列的元素的索引。它只是不工作。
与第243和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 |
阿尼尔·戈亚尔（AnilGoyal）
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，就会显示最小/第一个日期。FU6使用适当的数据后，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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