如何创建 tibble 总结 R 中缺失的成像数据答案

【问题标题】：How to create tibble summarising missing imaging data in R如何创建 tibble 总结 R 中缺失的成像数据
【发布时间】：2023-01-15 22:41:36
【问题描述】：

我正在使用类似于以下格式的成像数据：

   name  side  modality
   <chr> <chr> <chr>   
 1 alex  right xray    
 2 alex  left xray    
 3 brad  right xray    
 4 brad  left  xray    
 5 alex  right ct      
 6 alex  left  ct      
 7 brad  right ct      
 8 alex  right mri     
 9 brad  right mri     
10 brad  left  mri

鉴于每个人都应该有所有模态的左图像和右图像，它表明亚历克斯缺少左侧 MRI，布拉德缺少左侧 CT。我正在尝试创建一个汇总表，显示哪些元素“存在”或“不存在”，给定一个列表名字。它看起来像这样：

  name    left_xray right_xray left_ct right_ct left_mri right_mri n_absent
  <chr>   <chr>     <chr>      <chr>   <chr>    <chr>    <chr>        <dbl>
1 alex    present   present    present present  absent   present          1
2 brad    present   present    absent  present  present  present          1
3 charlie absent    absent     absent  absent   absent   absent           6

我使用了各种 dplyr 动词来获取每种模式都缺少数据的患者列表，但我不太确定从哪里开始创建汇总表。

虚拟数据：

data <- tibble(name = c('alex', 'alex', 'brad', 'brad', 'alex', 'alex', 'brad', 'alex', 'brad', 'brad'),
                        side = c('right', 'left', 'right', 'left', 'right', 'left', 'right', 'right','right','left'),
                        modality = c('xray','xray','xray','xray','ct','ct','ct','mri','mri','mri'))

names <- tibble(name = c('alex', 'brad', 'charlie'))

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r dplyr tibble

【解决方案1】：

代码

library(dplyr)
library(tidyr)

expand_grid(
  name = c('alex', 'brad', 'charlie'),
  modality = c("xray","ct","mri"),
  side = c("right",'left')
  ) %>% 
  left_join(
    data %>% 
      mutate(aux = "present")
  )  %>% 
  mutate(aux = replace_na(aux,"absent")) %>% 
  unite(modality_side,side,modality) %>% 
  pivot_wider(names_from = modality_side,values_from = aux) %>%
  rowwise() %>% 
  mutate(n_absent = sum(c_across(-name) == "absent"))

输出

# A tibble: 3 x 8
# Rowwise: 
  name    right_xray left_xray right_ct left_ct right_mri left_mri n_absent
  <chr>   <chr>      <chr>     <chr>    <chr>   <chr>     <chr>       <int>
1 alex    present    present   present  present present   absent          1
2 brad    present    present   present  absent  present   present         1
3 charlie absent     absent    absent   absent  absent    absent          6

【讨论】：

谢谢！次要请求（抱歉，如果最初的问题不清楚）是否可以以这样一种方式进行编辑，即摘要还可以包含数据标题中根本不存在的名称。在此示例中，Charlie 在名称 tibble 中，但不在数据 tibble 中。似乎所有名称都必须至少有一个图像才能使“完整”动词起作用。

【解决方案2】：

您可以先将 side 和 modality 列连接在一起，然后生成它和名称的 complete 组合。然后将这个“长”格式转换为“宽”格式，并计算缺席数。

library(tidyverse)

data %>% mutate(tmp = paste0(side, "_", modality), 
                tmp2 = 1, 
                .keep = "unused") %>% 
  complete(name, tmp) %>% 
  pivot_wider(names_from = tmp, values_from = tmp2) %>% 
  mutate(across(-name, ~ifelse(is.na(.x), "absent", "present"))) %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(n_absent = sum(c_across(-name) == "absent")) %>% 
  ungroup()

# A tibble: 2 × 8
  name  left_ct left_mri left_xray right_ct right_mri right_…¹ n_abs…²
  <chr> <chr>   <chr>    <chr>     <chr>    <chr>     <chr>      <int>
1 alex  present absent   present   present  present   present        1
2 brad  absent  present  present   present  present   present        1
# … with abbreviated variable names ¹right_xray, ²n_absent

【讨论】：