R-如何总结成对数据

Question

我有一个具有以下结构的数据集：

严重程度>7.0<10><20>><2.0><10><25>

研究		治疗	people_with_pain	1ample_size
0001	扑热息痛
0001	阿司匹林
0001	按摩	10.2	20	21
0002	扑热息痛
0002		阿司匹林	6.0	。
0003	按摩	10	25
0003	扑热息痛	3.5

这是我使用tidyverse的解决方案。我不完全确定这是否是你想要的，因为我的结果和你的预期结果之间存在一些差异。然而，为了获得treatment的所有组合，我使用了数据帧本身的left_join，然后使用了基本上消除了所有处理对重复的filter(treatment.x < treatment.y)。

library(dplyr)
library(tidyr)
dat |>
left_join(dat, by = "study") |>
filter(treatment.x < treatment.y) |>
unite("treatment", starts_with("treatment"), sep = "-") |>
group_by(treatment) |>
summarize({
severity <- c(severity.x, severity.y)
people_with_pain <- c(people_with_pain.x, people_with_pain.y)
sample_size <- c(sample_size.x, sample_size.y)
data.frame(severity_mean =     mean(severity),
severity_sd  =        sd(severity),
severity_median = median(severity),
severity_IQR =       IQR(severity),
people_with_pain = sum(people_with_pain)/sum(sample_size),
nstudies = length(unique(study)))
})
##>             treatment severity_mean severity_sd severity_median severity_IQR
##> 1     aspirin-massage         8.600   2.2627417            8.60        1.600
##> 2 aspirin-paracetamol         6.000   0.8164966            6.00        0.500
##> 3 massage-paracetamol         5.175   3.5668614            4.25        3.175
##>   people_with_pain nstudies
##> 1        0.7317073        1
##> 2               NA        2
##> 3        0.5473684        2