R中梯形法的AUC答案

【问题标题】：AUC by trapezoid method in RR中梯形法的AUC
【发布时间】：2021-08-26 17:10:34
【问题描述】：

我是刚开始使用 R 的初学者。

我正在尝试使用梯形方法获取每个时间段的 AUC，并在每个 ID 的 0、10、20、30、40、50、60 分钟测量结果。我该怎么办？

  CASET0    T10 T20 T30 T40 T50 T60
1     88    89  91  105 107 139 159
2     92    NA  102 NA  NA  189 144
3     79    NA  82  98  106 140 118
5     81    81  82  92  86  101 124
8     90    89  89  106 115 134 101
9     91    77  87  82  95  133 156

【问题讨论】：

欢迎堆栈溢出。如果您可以更具体地说明您的问题，您往往会得到更好的答案。请参阅有关最小可重现示例的指南stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example。它还有助于包含您尝试过的内容、获得的内容以及期望的输出

标签： r auc

【解决方案1】：

这是dplyr 和caTools::trapz 的一种方法：

首先，我们需要获取当前停留在列名中的时间。为了方便，我们可以使用readr::parse_number：

readr::parse_number(names(data))
[1]  0 10 20 30 40 50 60

从那里，我们可以使用caTools::trapz。它需要两个参数，x 和 y。我们可以使用dplyr 将函数应用于rowwise 和c_across 的整行。

library(dplyr)
library(readr)
library(caTools)
data %>% 
   rowwise() %>%
   mutate(AUC = trapz(parse_number(names(cur_data())),c_across()))
# Rowwise: 
  CASET0   T10   T20   T30   T40   T50   T60   AUC
   <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl>
1     88    89    91   105   107   139   159  6545
2     92    NA   102    NA    NA   189   144    NA
3     79    NA    82    98   106   140   118    NA
4     81    81    82    92    86   101   124  5445
5     90    89    89   106   115   134   101  6285
6     91    77    87    82    95   133   156  5975

或处理 NA：

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(AUC = trapz(parse_number(names(cur_data()))[!is.na(c_across())],
                     c_across()[!is.na(c_across())]))
# Rowwise: 
  CASET0   T10   T20   T30   T40   T50   T60   AUC
   <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl>
1     88    89    91   105   107   139   159  6545
2     92    NA   102    NA    NA   189   144  7970
3     79    NA    82    98   106   140   118  6050
4     81    81    82    92    86   101   124  5445
5     90    89    89   106   115   134   101  6285
6     91    77    87    82    95   133   156  5975

有关更多提示，请参阅dplyr rowwise tutorial。

或者，您可以使用带有apply 的基本 R 方法：

apply(data,1,function(x) trapz(as.numeric(gsub("[^0-9]+","",names(data)))[!is.na(x)],
                               x[!is.na(x)]))
   1    2    3    5    8    9 
6545 7970 6050 5445 6285 5975

数据：

data <- structure(list(CASET0 = c(88L, 92L, 79L, 81L, 90L, 91L), T10 = c(89L, 
NA, NA, 81L, 89L, 77L), T20 = c(91L, 102L, 82L, 82L, 89L, 87L
), T30 = c(105L, NA, 98L, 92L, 106L, 82L), T40 = c(107L, NA, 
106L, 86L, 115L, 95L), T50 = c(139L, 189L, 140L, 101L, 134L, 
133L), T60 = c(159L, 144L, 118L, 124L, 101L, 156L)), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "5", "8", "9"))

【讨论】：