具有多个条件的行和

rowsums with multiple conditions

我正在尝试计算具有多个变量的行中的累计总和。

这是我的数据示例。我有 5 个患者 ID 和 4 个条件变量。如果conditions中有'1 to 3'之间的值,cumsum会加1.

ID<-c("a","b","c","d","e")
cond1<-as.factor(sample(x=1:7,size=5,replace=TRUE))
cond2<-as.factor(sample(x=1:7,size=5,replace=TRUE))
cond3<-as.factor(sample(x=1:7,size=5,replace=TRUE))
cond4<-as.factor(sample(x=1:7,size=5,replace=TRUE))
df<-data.frame(ID,cond1,cond2,cond3,cond4)
df

  ID cond1 cond2 cond3 cond4
1  a     2     7     6     6
2  b     7     2     3     6
3  c     4     3     1     4
4  d     7     3     3     6
5  e     6     7     7     3

我将 rowSums 代码与以下语句一起使用。但是,作为第 2 行,虽然 cond2 是 2,cond3 是 3,但 cumsum 不是 '2','1'。第 4 行有同样的问题。

df$cumsum<-rowSums(df[,2:5]==c(1,2,3),na.rm=TRUE)
df
  ID cond1 cond2 cond3 cond4 cumsum
1  a     2     7     6     6      0
2  b     7     2     3     6      1
3  c     4     3     1     4      1
4  d     7     3     3     6      1
5  e     6     7     7     3      0

如何累积?非常感谢您的帮助。

要比较 1 个以上的元素,请使用 %in%,但 %in% 适用于 vector。因此,我们使用 lapply/sapply 遍历列,然后在逻辑矩阵

上执行 rowSums
df$RSum <- rowSums(sapply(df[,2:5], `%in%`, 1:3))
df$RSum
#[1] 1 2 2 2 1

如果值是数字,那么我们也可以使用 ><

df$RSum <- rowSums(df[, 2:5] >=1 & df[, 2:5] <=3)

数据

df <- structure(list(ID = c("a", "b", "c", "d", "e"), cond1 = c(2L, 
7L, 4L, 7L, 6L), cond2 = c(7L, 2L, 3L, 3L, 7L), cond3 = c(6L, 
3L, 1L, 3L, 7L), cond4 = c(6L, 6L, 4L, 6L, 3L)), 
class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5"))

我建议您解决两个数据问题:

  1. 您的数据是宽格式的,而不是长格式的。如果你的数据是长格式的,你的分析会简单得多。对于绘图来说尤其如此。
  2. 您对每个条件的值都是因素。这使得进行比较变得更加困难,并且可能会导致一些 difficult-to-spot 错误。如果你看到@ak运行 仔细回答,你会注意到这些值是整数(数字)。

也就是说,我提出一个 data.table 解决方案:

# 1. load libraries and make df a data.table:
library(data.table)
setDT(df)

# 2. make the wide table a long one
melt(df, id.vars = "ID")

# 3. with a long table, count the number of conditions that are in the 1:3 range for each ID. Notice I chained the first command with this second one:
melt(df, id.vars = "ID")[, sum(value %in% 1:3), by = ID]

产生结果:

   ID V1
1:  a  1
2:  b  2
3:  c  2
4:  d  2
5:  e  1

您只需要 运行 在 1 和 3 下执行命令(2 已链接到 3)。有关详细信息,请参阅 ?data.table

您可以在 wikipedia and in

中阅读有关宽与长的更多信息

我用的数据和@ak一样运行:

df <- structure(list(ID = c("a", "b", "c", "d", "e"),
                          cond1 = c(2L, 7L, 4L, 7L, 6L), 
                          cond2 = c(7L, 2L, 3L, 3L, 7L), 
                          cond3 = c(6L, 3L, 1L, 3L, 7L), 
                          cond4 = c(6L, 6L, 4L, 6L, 3L)), 
               class = "data.frame", 
               row.names = c("1", "2", "3", "4", "5"))