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问填写按唯一ID分组的缺失数据
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Stack Overflow用户

提问于 2020-12-14 23:21:19

回答 5查看 63关注 0票数 1

我的临床数据结构如下所示：

patientid <- c(100,100,100,101,101,101,102,102,102,104,104,104)
group <- c(1,1,NA,2,NA,NA,1,1,1,2,2,NA)

Data<- data.frame(patientid=patientid,group=group)

如果缺少数据，则NA应变为与相同患者id的其他组值相同的值。换句话说，患者总是在同一组中，需要填充缺失的数据以反映这一点。所以它应该看起来像这样：

patientid <- c(100,100,100,101,101,101,102,102,102,104,104,104)
group <- c(1,1,1,2,2,2,1,1,1,2,2,2)

Data<- data.frame(patientid=patientid,group=group)

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回答 5

Stack Overflow用户

发布于 2020-12-14 23:32:33

您可以编写一个小辅助函数，如下所示：

fun <- function(x) replace(x, is.na(x), x[!is.na(x)][1])

然后，您可以在基本R中的transform或within中使用它：

transform(Data, group = ave(group, patientid, FUN = fun))
#    patientid group
# 1        100     1
# 2        100     1
# 3        100     1
# 4        101     2
# 5        101     2
# 6        101     2
# 7        102     1
# 8        102     1
# 9        102     1
# 10       104     2
# 11       104     2
# 12       104     2

甚至与其他包一起使用：

library(data.table)
as.data.table(Data)[, group := fun(group), patientid][]

即使组值不是每个患者"patientid“的第一个值，这也是有效的。尝试一下，例如：

# First row of "group" is `NA`
Data <- Data[c(3, 1, 2, 4:nrow(Data)), ]

票数 3

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Stack Overflow用户

发布于 2020-12-14 23:22:50

我们可以在按“patientid”分组后使用tidyr中的fill。

library(dplyr)
library(tidyr)
Data %>%
     group_by(patientid) %>% 
     fill(group) %>%
     ungroup

-output

# A tibble: 12 x 2
#   patientid group
#       <dbl> <dbl>
# 1       100     1
# 2       100     1
# 3       100     1
# 4       101     2
# 5       101     2
# 6       101     2
# 7       102     1
# 8       102     1
# 9       102     1
#10       104     2
#11       104     2
#12       104     2

票数 2

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Stack Overflow用户

发布于 2020-12-15 01:35:21

使用ave的base R选项可以实现这一点

transform(
  Data,
  group = ave(group, patientid, FUN = function(x) unique(na.omit(x)))
)

这给了我们

   patientid group
1        100     1
2        100     1
3        100     1
4        101     2
5        101     2
6        101     2
7        102     1
8        102     1
9        102     1
10       104     2
11       104     2
12       104     2

nafill的data.table选项

setDT(Data)[, group := nafill(group, fill = unique(na.omit(group))), patientid]

这给了我们

> Data
    patientid group
 1:       100     1
 2:       100     1
 3:       100     1
 4:       101     2
 5:       101     2
 6:       101     2
 7:       102     1
 8:       102     1
 9:       102     1
10:       104     2
11:       104     2
12:       104     2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/65297927

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