问题描述
想知道是否有人可以帮助我完成数据整理任务。
我试图在数据集中计算7天的时间段，并将每个分组标记为星期数（1-n）。
到目前为止，我最好的尝试是在数据集上重复一个1：7的序列，但这并没有考虑分组更改。我想要的输出将是这样的：
site patient_id date time nebs_day days
01 R01002 2019-04-04 NA 0 1
01 R01002 2019-04-05 16:57:14 1 2
01 R01002 2019-04-06 NA 0 3
01 R01002 2019-04-07 18:19:49 1 4
01 R01002 2019-04-08 NA 0 5
01 R01002 2019-04-09 15:06:44 1 6
01 R01002 2019-04-10 15:36:47 1 7
01 R01002 2019-04-11 NA 0 1
01 R01002 2019-04-12 17:42:32 1 2
01 R01002 2019-04-13 20:24:46 1 3
01 R01003 2018-09-06 17:58:41 1 1 # Changes group with patient_id
01 R01003 2018-09-07 00:00:05 3 2
01 R01003 2018-09-08 12:52:57 1 3
01 R01003 2018-09-09 00:31:59 4 4
01 R01003 2018-09-10 12:36:52 2 5
01 R01003 2018-09-11 09:39:30 2 6
01 R01003 2018-09-12 09:38:22 3 7
site patient_id date time nebs_day days week
01 R01002 2019-04-04 NA 0 1 34 #Increases by one for each period
01 R01002 2019-04-05 16:57:14 1 2 34
01 R01002 2019-04-06 NA 0 3 34
01 R01002 2019-04-07 18:19:49 1 4 34
01 R01002 2019-04-08 NA 0 5 34
01 R01002 2019-04-09 15:06:44 1 6 34
01 R01002 2019-04-10 15:36:47 1 7 34
01 R01002 2019-04-11 NA 0 1 35
01 R01002 2019-04-12 17:42:32 1 2 35
01 R01002 2019-04-13 20:24:46 1 3 35 #Not a full 7days,but mark as 1 week
01 R01003 2018-09-06 17:58:41 1 1 1 #Count resets with new patient_id
01 R01003 2018-09-07 00:00:05 3 2 1
01 R01003 2018-09-08 12:52:57 1 3 1
01 R01003 2018-09-09 00:31:59 4 4 1
01 R01003 2018-09-10 12:36:52 2 5 1
01 R01003 2018-09-11 09:39:30 2 6 1
01 R01003 2018-09-12 09:38:22 3 7 1
任何对此的帮助将不胜感激。在此之前，我曾尝试使用days（）和weeks（），但这是区分数据集中7天周期的要求，因此使用lubridate不能完全准确。
以下是一些示例数据：
sample <- data.frame(
site = rep(1,each = 17),patient_id = c("R01002","R01002","R01003","R01003"),date = c("2019-04-04","2019-04-05","2019-04-06","2019-04-07","2019-04-08","2019-04-09","2019-04-10","2019-04-11","2019-04-12","2019-04-13","2018-09-06","2018-09-07","2018-09-08","2018-09-09","2018-09-10","2018-09-11","2018-09-12"),nebs_day = c(0,1,3,4,2,3))
Thanks!
解决方法
我们可以将'date'转换为Date类，并按'Patient_id'分组，用row_number创建'days'并从'date'中提取week >
library(dplyr)
library(lubridate)
sample %>%
mutate(date = as.Date(date)) %>%
group_by(patient_id) %>%
mutate(days = (row_number()-1) %% 7 + 1,week = week(date))
我们可以使用rep对每个组中的行数重复值1:7。要获取星期数，我们可以使用format。
library(dplyr)
sample %>%
mutate(date = as.Date(date)) %>%
group_by(site,patient_id) %>%
mutate(days = rep(1:7,length.out = n()),week = format(date,'%V'))
# site patient_id date nebs_day days week
# <dbl> <chr> <date> <dbl> <int> <chr>
# 1 1 R01002 2019-04-04 0 1 14
# 2 1 R01002 2019-04-05 1 2 14
# 3 1 R01002 2019-04-06 0 3 14
# 4 1 R01002 2019-04-07 1 4 14
# 5 1 R01002 2019-04-08 0 5 15
# 6 1 R01002 2019-04-09 1 6 15
# 7 1 R01002 2019-04-10 1 7 15
# 8 1 R01002 2019-04-11 0 1 15
# 9 1 R01002 2019-04-12 1 2 15
#10 1 R01002 2019-04-13 1 3 15
#11 1 R01003 2018-09-06 1 1 36
#12 1 R01003 2018-09-07 3 2 36
#13 1 R01003 2018-09-08 1 3 36
#14 1 R01003 2018-09-09 4 4 36
#15 1 R01003 2018-09-10 2 5 37
#16 1 R01003 2018-09-11 2 6 37
#17 1 R01003 2018-09-12 3 7 37