创建纵向数据的时间轴.用数据变量进行计算
创建纵向数据的时间轴.用数据变量进行计算
提问于 2018-08-07 16:58:25
我得到了以下示例数据框架。数据采用长格式(纵向数据)。col1表示person ID (对于此示例，我们只有2个人)。col2表示生活事件的发生(例如0=未结婚，1=已婚)。状态从0变为1实际上标志着生命事件。在事件发生后的每一次测量场合，col3为1，而在事件发生之前，每次测量次数为0。年份表示课税年度。月份表示摊款月份(02 =2月)。
col1 col2 col3 year month
row.name11 A 0 0 2013 02
row.name12 A 0 0 2014 02
row.name13 A 1 1 2015 02
row.name14 A 0 1 2016 02
row.name15 A 0 1 2018 02
row.name16 B 0 0 2014 02
row.name17 B 0 0 2015 02
row.name18 B 1 1 2016 02
row.name19 B 0 1 2017 04现在我希望创建一个以事件为中心的时间线。事件发生时，新变量应该为0 (col2 == 1)。它应该在事件之前为负值(指示事件发生前的月份)，在事件之后为正(指示事件发生后的月份)。
它应该如下所示(参见event.time变量)：
col1 col2 col3 year month event.time
row.name11 A 0 0 2013 02 -24
row.name12 A 0 0 2014 02 -12
row.name13 A 1 1 2015 02 0
row.name14 A 0 1 2016 02 12
row.name15 A 0 1 2018 02 36
row.name16 B 0 0 2014 02 -24
row.name17 B 0 0 2015 02 -12
row.name18 B 1 1 2016 02 0
row.name19 B 0 1 2017 04 14我认为应该首先将我的年份和月份变量转换为日期变量(使用as.date函数)。然而，我并没有成功。之后如何有效地计算event.time变量？可能使用col3，因为这个变量表示它是在事件之前还是之后？
我非常高兴收到你的任何建议！(预先谢谢:)
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-08-07 20:01:49
#if nchar(month) is 1 then add 0 before month, otherwise use month directly.
#1 added to make the transformation to as.Date simple
df$date<- paste0(df$year,'-',ifelse(nchar(df$month)==1,paste0(0,df$month),df$month),'-1')
df$date<- as.Date(df$date)
library(dplyr)
df %>% group_by(col1) %>%
#Get the minmume date where col2==1 incase there is more than one 1 in the same ID
mutate(date_used=min(date[col2==1]), event.time=as.numeric(date - date_used))
# A tibble: 9 x 8
# Groups: col1 [2]
col1 col2 col3 year month date date_used event.time
<fct> <int> <int> <int> <int> <date> <date> <dbl>
1 A 0 0 2013 2 2013-02-01 2015-02-01 -730
2 A 0 0 2014 2 2014-02-01 2015-02-01 -365
3 A 1 1 2015 2 2015-02-01 2015-02-01 0
4 A 0 1 2016 2 2016-02-01 2015-02-01 365
5 A 0 1 2018 2 2018-02-01 2015-02-01 1096
6 B 0 0 2014 2 2014-02-01 2016-02-01 -730
7 B 0 0 2015 2 2015-02-01 2016-02-01 -365
8 B 1 1 2016 2 2016-02-01 2016-02-01 0
9 B 0 1 2017 4 2017-04-01 2016-02-01 425数据
df <- read.table(text="
col1 col2 col3 year month
row.name11 A 0 0 2013 02
row.name12 A 0 0 2014 02
row.name13 A 1 1 2015 02
row.name14 A 0 1 2016 02
row.name15 A 0 1 2018 02
row.name16 B 0 0 2014 02
row.name17 B 0 0 2015 02
row.name18 B 1 1 2016 02
row.name19 B 0 1 2017 04
",header=T)Stack Overflow用户
发布于 2018-08-08 03:15:49
下面是一个使用lubridate的选项
library(tidyverse)
library(lubridate)
ym <- function(y, m) ymd(sprintf("%s-%s-01", y, m))
df %>%
group_by(col1) %>%
mutate(event.time = interval(ym(year, month)[col2 == 1], ym(year, month)) %/% months(1))
## A tibble: 9 x 6
## Groups: col1 [2]
# col1 col2 col3 year month event.time
# <fct> <int> <int> <int> <int> <dbl>
#1 A 0 0 2013 2 -24.
#2 A 0 0 2014 2 -12.
#3 A 1 1 2015 2 0.
#4 A 0 1 2016 2 12.
#5 A 0 1 2018 2 36.
#6 B 0 0 2014 2 -24.
#7 B 0 0 2015 2 -12.
#8 B 1 1 2016 2 0.
#9 B 0 1 2017 4 14.样本数据
df <- read.table(text =
" col1 col2 col3 year month
row.name11 A 0 0 2013 02
row.name12 A 0 0 2014 02
row.name13 A 1 1 2015 02
row.name14 A 0 1 2016 02
row.name15 A 0 1 2018 02
row.name16 B 0 0 2014 02
row.name17 B 0 0 2015 02
row.name18 B 1 1 2016 02
row.name19 B 0 1 2017 04", header = T)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51731930
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