如何创建在特定条件下对另一列进行计数的列？右

2024-04-02

下面，数据已被重新调整，并列出了输入和预期输出。

Data

structure(list(record_id = c(110101, 110101, 110101, 110101, 
110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 
110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 
110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 
110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 
110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 
110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 
110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101, 110101
), start = c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 
15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 
31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 
47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59), stop = c(1, 
2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 
20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 
36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 
52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60), `treatment (type)` = c(1, 
1, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 3, 3, 3, 
0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), n_interruption_periods = c(0, 
0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 
4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 
5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5), n_interruption_periods_3days = c(0, 
0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3), n_interruption_days_3days = c(0, 
0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 
6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 
7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7)), row.names = c(NA, 
-60L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

解释

Input start and stop是天数。日常治疗方法列于treatment，其中 0 = 没有治疗，即中断，1:3 是治疗 A/B/C。

Output基于treatment列，我想计算每天：

n_interruption_periods：中断周期的总和/数量，与中断的持续时间无关
n_interruption_periods_3days：总和/中断次数，条件是仅在持续时间 >= 3 天时才进行计数。少于 3 天的中断不值得关注
n_interruption_days_3days：中断天数的累计总和/数量，其中中断仅从中断的第 3 天起计算。

Question我想创建一个脚本，根据以下内容自动计算上述输出变量treatment多变的。

希望你能帮忙

响应操作

这是说明问题的部分数据：

structure(list(record_id = c(110001, 110002, 110002, 110002, 
110001), day_count = c(732, 0, 1, 2, 733), day_count_stop = c(733, 
1, 2, 3, 734), oac_class = c(0, 1, 1, 1, 1), n_interruption_periods = c(1, 
1, 0, 0, 1), n_interruption_periods_3days = c(1, 1, 0, 0, 1)), row.names = c(NA, 
-5L), groups = structure(list(record_id = c(110001, 110002), 
    .rows = structure(list(c(1L, 5L), 2:4), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of", 
    "vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, -2L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))

使用建议的代码，存在两个问题：

我相信生成的向量没有分配到正确的位置。在这里你可以看到 110002 第一个数据n_interruption_periods and n_interruption_periods_3days从 110001 个结果扩展而来。
当我尝试运行第三个向量时，收到此错误： while (any(d != 0)) { 中的错误：缺少 TRUE/FALSE 需要的值

我想我们可以修改我在你上次写的函数post https://stackoverflow.com/a/64626161/10802499解决您的所有问题。考虑以下函数。

conditional_count <- function(x, n, pfill = function(p0) integer(length(p0)), ifill = seq_along, iend = 30L) {
  len <- length(x); out <- integer(len)
  p0 <- which(x == 0L)
  if (n > 1L)
    p0 <- Reduce(function(idx, i) {
      lidx <- idx - i + 1L
      idx <- idx[lidx > 0L]; lidx <- lidx[lidx > 0L]
      idx[x[lidx] == 0L]
    }, seq_len(n)[-1L], p0)
  if (length(p0) < 1L)
    return(out)
  ub <- pmin(c(tail(p0, -1L), len), p0 + iend - 1L)
  rl <- ub - p0 + 1L
  pfill <- pfill(p0)
  res <- unlist(lapply(seq_along(rl), function(i) ifill(integer(rl[[i]])) + pfill[[i]]))
  pos <- inverse.rle(list(lengths = rl, values = p0)) + unlist(lapply(rl, seq_len)) - 1L
  `[<-`(out, pos, res)
}

令 p0 为包含已识别的所有有效中断位置的向量。pfill and ifill是两个控制函数conditional_count. pfill控制如何填充向量p0中的每个位置；ifill控制如何填补两个有效中断之间的间隙。两个有效中断之间的最终序列将是ifill + pfill. iend控制最终序列的所需长度。见下图（x 是治疗（类型））

ifill controls the numbers  at *:             *****   *****   (iend = 5L for example)
pfill controls the numbers  at ?:             ?       ?
p0 identifies                   :             v       v
x looks like                    :   1    2    0  ...  0  ...

以 n = 1 为例，你的最后一个问题简化为

conditional_count(x, 1L, function(p0) integer(length(p0)), seq_along, 30L)

ifill + pfill                              :       1 2 3 4 ...  1 2 3 4 ...
ifill is a sequence along the gap positions:       1 2 3 4 ...  1 2 3 4 ...
pfill is always 0 at all positions of p0   :       0            0       
p0 identifies                              :       v            v       
x looks like                               :   1 2 0 ........   0

这个问题简化为

conditional_count(x, 1L, function(p0) cumsum(p0 - head(c(-1L, p0), -1L) > 1L), function(x) integer(length(x)), Inf)

ifill + pfill                                  :       1 1 1 ...     2 2 ...
ifill is always 0 along the gap positions      :       0 0 0 ...     0 0 ...  (iend = Inf means filling in a sequence until the end of the gap)
pfill increases 1 at each starting streak of 0s:       1             2
p0 identifies                                  :       v v v         v v
x looks like                                   :   1 2 0 0 0 ....... 0 0 ...

conditional_count(x, 1L, seq_along, function(x) integer(length(x)), Inf)

ifill + pfill                            :       1 2 3 ...     4 5 ...
ifill is always 0 along the gap positions:       0 0 0 ...     0 0 ...  (iend = Inf means filling in a sequence until the end of the gap)
pfill increases 1 at each 0              :       1 2 3         4 5
p0 identifies                            :       v v v         v v
x looks like                             :   1 2 0 0 0 ....... 0 0 ...

这个问题的完整脚本是

conditional_count <- function(x, n, pfill = function(p0) integer(length(p0)), ifill = seq_along, iend = 30L) {
  len <- length(x); out <- integer(len)
  p0 <- which(x == 0L)
  if (n > 1L)
    p0 <- Reduce(function(idx, i) {
      lidx <- idx - i + 1L
      idx <- idx[lidx > 0L]; lidx <- lidx[lidx > 0L]
      idx[x[lidx] == 0L]
    }, seq_len(n)[-1L], p0)
  if (length(p0) < 1L)
    return(out)
  ub <- pmin(c(tail(p0, -1L), len), p0 + iend - 1L)
  rl <- ub - p0 + 1L
  pfill <- pfill(p0)
  res <- unlist(lapply(seq_along(rl), function(i) ifill(integer(rl[[i]])) + pfill[[i]]))
  pos <- inverse.rle(list(lengths = rl, values = p0)) + unlist(lapply(rl, seq_len)) - 1L
  `[<-`(out, pos, res)
}

count_streak <- function(p0) cumsum(p0 - head(c(-1L, p0), -1L) > 1L)
integer_along <- function(x) integer(length(x))

df %>%
  mutate(
    n_interruption_periods = conditional_count(`treatment (type)`, 1L, count_streak, integer_along, Inf),
    n_interruption_periods_3days = conditional_count(`treatment (type)`, 3L, count_streak, integer_along, Inf),
    n_interruption_days_3days = conditional_count(`treatment (type)`, 3L, seq_along, integer_along, Inf)
  )

Output

   record_id start stop treatment (type) n_interruption_periods n_interruption_periods_3days n_interruption_days_3days
1     110101     0    1                1                      0                            0                         0
2     110101     1    2                1                      0                            0                         0
3     110101     2    3                1                      0                            0                         0
4     110101     3    4                0                      1                            0                         0
5     110101     4    5                0                      1                            0                         0
6     110101     5    6                0                      1                            1                         1
7     110101     6    7                0                      1                            1                         2
8     110101     7    8                2                      1                            1                         2
9     110101     8    9                2                      1                            1                         2
10    110101     9   10                2                      1                            1                         2
11    110101    10   11                0                      2                            1                         2
12    110101    11   12                0                      2                            1                         2
13    110101    12   13                0                      2                            2                         3
14    110101    13   14                0                      2                            2                         4
15    110101    14   15                0                      2                            2                         5
16    110101    15   16                0                      2                            2                         6
17    110101    16   17                3                      2                            2                         6
18    110101    17   18                3                      2                            2                         6
19    110101    18   19                0                      3                            2                         6
20    110101    19   20                3                      3                            2                         6
21    110101    20   21                3                      3                            2                         6
22    110101    21   22                3                      3                            2                         6
23    110101    22   23                0                      4                            2                         6
24    110101    23   24                2                      4                            2                         6
25    110101    24   25                2                      4                            2                         6
26    110101    25   26                2                      4                            2                         6
27    110101    26   27                0                      5                            2                         6
28    110101    27   28                0                      5                            2                         6
29    110101    28   29                0                      5                            3                         7
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