如何使用示例日期获取多个不同研究 ID 的访问号答案

【问题标题】：How to get visit number for multiple different study IDs using sample dates如何使用示例日期获取多个不同研究 ID 的访问号
【发布时间】：2018-03-21 05:22:12
【问题描述】：

Study.ID    Visit Number    Sample.Date
2497                        24/05/2013
2497                        01/11/2017
2497                        15/07/2010
1805                        27/01/2015
1805                        14/04/2014
1805                        30/08/2017
1805                        21/09/2009

假设我在数据框中填充了这两个变量。我需要输入与 Sample.Date 对应的访问编号（即每个 Study.ID 的最早日期分别为 1 号和最近的日期分别为 2、3 或 4 号。我非常感谢任何人对此的输入。整个数据框包含 400 多个不同的 study.ID，具有不同的多次访问。我真的不想更改排列顺序，因为样本需要按照扫描顺序加载到数据库中。

【问题讨论】：

标签： r sorting date

【解决方案1】：

1) Base R 将Sample.Date 转换为"Date" 类，然后使用ave 和rank 按Study.ID 分组以获得排名顺序。原订单不变，不使用包。

DF <- transform(DF, Sample.Date = as.Date(Sample.Date, "%d/%m/%Y"))
transform(DF, Visit.No = ave(as.numeric(Sample.Date), Study.ID, FUN = rank))

给予：

  Study.ID Sample.Date Visit.No
1     2497  2013-05-24        2
2     2497  2017-11-01        3
3     2497  2010-07-15        1
4     1805  2015-01-27        3
5     1805  2014-04-14        2
6     1805  2017-08-30        4
7     1805  2009-09-21        1

1a) magrittr 这可以使用如下的 magrittr 管道表示：

library(magrittr)

DF %>%
   transform(Sample.Date = as.Date(Sample.Date, "%d/%m/%Y")) %>%
   transform(Visit.No = ave(as.numeric(Sample.Date), Study.ID, FUN = rank))

2) dplyr 使用 dplyr 管道变成：

library(dplyr)

DF %>%
   mutate(Sample.Date = as.Date(Sample.Date, "%d/%m/%Y")) %>%
   group_by(Study.ID) %>%
   mutate(Visit.No = rank(Sample.Date)) %>%
   ungroup()

注意：假设可重现形式的输入为：

Lines <- "
Study.ID                   Sample.Date
2497                        24/05/2013
2497                        01/11/2017
2497                        15/07/2010
1805                        27/01/2015
1805                        14/04/2014
1805                        30/08/2017
1805                        21/09/2009"

DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用tidyverse 包和示例数据

library(tidyverse)
dd<-read_table("Study.ID  Sample.Date
2497      24/05/2013
2497      01/11/2017
2497      15/07/2010
1805      27/01/2015
1805      14/04/2014
1805      30/08/2017
1805      21/09/2009")

如果您对 Sample.Date 没有任何“联系”，您可以这样做

dd %>% 
  mutate(Sample.Date=parse_date(Sample.Date, "%d/%m/%Y")) %>%
  group_by(Study.ID) %>%
  mutate(Visit.Number=dense_rank(Sample.Date))

否则可能是这样的

dd %>% 
  mutate(Sample.Date=parse_date(Sample.Date, "%d/%m/%Y")) %>%
  group_by(Study.ID) %>%
  arrange(Sample.Date) %>%
  mutate(Visit.Nuumber=row_number())

会有帮助的。

【讨论】：

【解决方案3】：

转换日期后，您可以简单地将rank() 函数与desc() 结合使用。

df <- data.frame(Study.ID = c(2497, 2497, 2497, 1805, 1805, 1805, 1805),
                 Sample.Date = c("24/05/2013", "01/11/2017", "15/07/2010",
                                 "27/01/2015", "14/04/2014", "30/08/2017",
                                 "21/09/2009")) # data
df$Sample.Date <- as.Date(df$Sample.Date, format="%d/%m/%Y") # conversion
library(plyr)
df$Visit.Number <- rank(desc(df$Sample.Date)) # date ranking

【讨论】：