问题
我有四列数据(ID),完成测试的日期(TestDT),一列是感兴趣的测试的数字结果(Test1),另一列是不同感兴趣测试的数值结果(Test2)。
ID TestDT Test1 Test2
1 2011-03-02 23 NA
2 2011-03-14 NA 16
2 2011-03-15 NA 52
2 2011-11-22 24 NA
2 2011-12-12 NA 77
3 2009-03-02 NA 23
3 2009-05-02 15 NA
3 2011-15-02 NA 66
4 2017-07-03 NA 22
所需结果
我想得到在3个月时间段内(即在测试1之前或之后)发生的任何测试2的平均结果
ID TestDT Test1 Test2 Av_of_test2_within_range
1 2011-03-02 23 NA 34
2 2011-11-22 24 NA 77
3 2009-05-02 15 NA 23
我很难过滤在时间范围内发生的Test2结果
尝试
我尝试使用tibbletime
包中的filter_time
,如下所示:
library(tibbletime)
FB <- as_tbl_time(myData, index = TestDT)
FB %>% group_by(ID) %>%filter_time(TestDT ~ TestDT+84)
但是得到错误:
Error: Problem with `filter()` input `..1`.
x object 'TestDT' not found
i Input `..1` is `{ ... }`.
The error occured in group 1:
data.table
具有foverlaps
函数,用于合并日期范围内的两个数据集。
您需要将数据分为test1和test2,并执行以下操作:
library(data.table)
df <- read.table(text = "ID TestDT Test1 Test2
1 2011-03-02 23 NA
2 2011-03-14 NA 16
2 2011-03-15 NA 52
2 2011-11-22 24 NA
2 2011-12-12 NA 77
3 2009-03-02 NA 23
3 2009-05-02 15 NA
3 2011-12-02 NA 66
4 2017-07-03 NA 22", header = TRUE)
dt <- data.table(df)
dt[, TestDT := as.Date(TestDT)]
test1 <- dt[!is.na(Test1), .(ID, TestDT, Test1)]
test2 <- dt[!is.na(Test2), .(ID, TestDT, Test2)]
test1[, start.date := TestDT - 91]
test1[, end.date := TestDT + 91]
test2[, start.date := TestDT]
test2[, end.date := TestDT]
setkey(test2, ID, start.date, end.date)
res <- foverlaps(
test1,
test2,
by.x = c("ID", "start.date", "end.date"),
by.y = c("ID", "start.date", "end.date")
)