使用 R 根据现有变量的顺序创建新变量

Question

希望基于三个现有变量创建新变量 X：“SubID”“Day”和“Time”。我曾经在 excel 中有三个排序功能来手动执行此操作：首先按“SubID”排序，然后按“Day”排序，最后按“Time”排序。 X 应该是从 1 到每个 SubID 的最大行数，基于日期和时间的顺序。

SubID：分配的主题编号

Day：每个受试者的天数（1,2,3...21）

时间：1、2、3

X：标记为相同SubID的行数

SubID Day  Time   X    
 1    1     1     1
 1    1     2     2
 1    1     3     3
 1    2     1     4
 1    2     2     5
 2    1     1     1
 2    1     2     2
 2    1     3     3
 2    2     3     6
 2    2     2     5
 2    2     1     4

我一直在 excel 中手动执行此操作，我确信在 R 中必须有更智能的方法来执行此操作，但我是 R 新手，不知道如何操作。提前谢谢！

Answer 1

可能与 data.table 包一起使用。如果您还没有安装它，您将不得不安装它。我已经对命令进行了注释。

# install.packages("data.table")
library(data.table)

我们可以通过以下方式生成您的数据。

df <- data.frame(SubId=sample(1:2,10,replace=TRUE),
                 Day=sample(1:2,10,replace=TRUE),
                     Time=sample(1:2,10,replace=TRUE))

然后将data.frame转换成data.table。

setDT(df)
##> df
##     SubId Day Time
##  1:     1   2    1
##  2:     1   1    1
##  3:     1   1    2
##  4:     2   2    1
##  5:     2   1    1
##  6:     1   2    2
##  7:     1   2    1
##  8:     1   2    2
##  9:     2   1    1
## 10:     2   1    2

最后我们可以订购我的 SubId, Day ,Time。由于表格是按我们想要的顺序排列的，我们只需将行从 1 编号到每个 SubId 中的观察数。

df[order(SubId,Day,Time),X:=1:.N,SubId]


##> df
##    SubId Day Time X
## 1:     1   2    1 3
## 2:     1   1    1 1
## 3:     1   1    2 2
## 4:     2   2    1 4
## 5:     2   1    1 1
## 6:     1   2    2 5
## 7:     1   2    1 4
## 8:     1   2    2 6
## 9:     2   1    1 2
## 10:    2   1    2 3

Answer 2

这可能有帮助

library(dplyr)
df1 %>% 
  group_by(SubID) %>% 
  mutate(X1 = row_number(as.numeric(paste0(Day, Time))))
# A tibble: 11 x 5
# Groups:   SubID [2]
#   SubID   Day  Time     X    X1
#   <int> <int> <int> <int> <int>
# 1     1     1     1     1     1
# 2     1     1     2     2     2
# 3     1     1     3     3     3
# 4     1     2     1     4     4
# 5     1     2     2     5     5
# 6     2     1     1     1     1
# 7     2     1     2     2     2
# 8     2     1     3     3     3
# 9     2     2     3     6     6
#10     2     2     2     5     5
#11     2     2     1     4     4

---

或使用order

df1 %>% 
  group_by(SubID) %>% 
  mutate(X1 = order(Day, Time))

---

或data.table

library(data.table)
setDT(df1)[, X1 := order(Day, Time), by = SubID]

数据

df1 <- structure(list(SubID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L), Day = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), 
Time = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 1L), X = c(1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 6L, 5L, 4L)), class = "data.frame", 
 row.names = c(NA, 
   -11L))