请考虑以下事项：
我有两个data.frames，每个都包含(患者(ID，每个ID都包含评估日期。并非所有身份证的评估金额都相同。
db.x包含(少量选择(ID的评估值和评估的相对日期。
db.y包含ID、响应值及其相对评估时间。
问题对于db.x中的每个评估，我需要在db.y中的相应时间范围(min到max(内找到相应的响应。但由于两个data.frames的评估日期不匹配(评估之间相差几天(，我觉得这很有挑战性。
两个data.frames中的数据都需要按ID进行分组。
我很想有dplyr解决方案，但其他任何解决方案都可以。请在下面找到我的方法，这显然不起作用。
方法和数据
library(tidyverse)
# Example data
db.x <- data.frame(id = c(rep(18, 8), rep(19, 3)),
value = c(60, 75, 100, 100, 85, 80, 80, 90,
90, 80, 100),
time = c(-8, 85, 203, 259, 441, 623, 791, 938,
-7, 85, 169))
# View data
db.x
#> id value time
#> 1 18 60 -8
#> 2 18 75 85
#> 3 18 100 203
#> 4 18 100 259
#> 5 18 85 441
#> 6 18 80 623
#> 7 18 80 791
#> 8 18 90 938
#> 9 19 90 -7
#> 10 19 80 85
#> 11 19 100 169
db.y <- data.frame(id = c(rep(18, 5), rep(19, 4)),
response = c("a", "a", "a", "b", "c",
"b", "b", "b", "b"),
time = c(78, 196, 251, 342, 454,
79, 189, 281, 303))
# View data
db.y
#> id response time
#> 1 18 a 78
#> 2 18 a 196
#> 3 18 a 251
#> 4 18 b 342
#> 5 18 c 454
#> 6 19 b 79
#> 7 19 b 189
#> 8 19 b 281
#> 9 19 b 303
# Extract the min and max time of the response
db.y <- db.y %>%
group_by(id, response) %>%
mutate(min = min(time), max = max(time)) %>%
distinct(id, response, min, max) %>%
ungroup
db.y
#> # A tibble: 4 x 4
#> id response min max
#> <dbl> <fct> <dbl> <dbl>
#> 1 18 a 78 251
#> 2 18 b 342 342
#> 3 18 c 454 454
#> 4 19 b 79 303
# PROBLEM: How can I match the responses in db.x to the min/max times in db.y?
db.x %>%
group_by(id) %>%
mutate(response = ifelse(time %in% db.y %>% group_by(id = id) %>% select(min, max),
response, NA))
#> Error in mutate_impl(.data, dots): Evaluation error: no applicable method for 'group_by_' applied to an object of class "logical".
# Desired output
db.x %>%
mutate(response = c(NA, "a", "a", NA, NA, NA, NA, NA, NA, "b", "b"))
#> id value time response
#> 1 18 60 -8 <NA>
#> 2 18 75 85 a
#> 3 18 100 203 a
#> 4 18 100 259 <NA>
#> 5 18 85 441 <NA>
#> 6 18 80 623 <NA>
#> 7 18 80 791 <NA>
#> 8 18 90 938 <NA>
#> 9 19 90 -7 <NA>
#> 10 19 80 85 b
#> 11 19 100 169 b
创建于2018-11-12由reprex包(v0.2.1(
非常感谢！
如果您想留在tidyverse框架内(否则不支持non-equi联接(，则可以选择full_join：
library(dplyr)
db.x %>%
full_join(db.y) %>%
mutate(
response = if_else(time >= min & time <= max, as.character(response), NA_character_)
) %>% distinct(id, value, time, .keep_all = TRUE) %>%
select(-min, -max)
输出：
id value time response
1 18 60 -8 <NA>
2 18 75 85 a
3 18 100 203 a
4 18 100 259 <NA>
5 18 85 441 <NA>
6 18 80 623 <NA>
7 18 80 791 <NA>
8 18 90 938 <NA>
9 19 90 -7 <NA>
10 19 80 85 b
11 19 100 169 b
然而，这在data.table:中更为直接和可扩展
library(data.table)
setDT(db.y)[setDT(db.x), on = .(id = id, min <= time, max >= time), .(id, value, time, response)]
输出：
id value time response
1: 18 60 -8 <NA>
2: 18 75 85 a
3: 18 100 203 a
4: 18 100 259 <NA>
5: 18 85 441 <NA>
6: 18 80 623 <NA>
7: 18 80 791 <NA>
8: 18 90 938 <NA>
9: 19 90 -7 <NA>
10: 19 80 85 b
11: 19 100 169 b
速度比较：
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
tidyverser 5.703497 6.369896 7.400882 7.033012 8.043276 12.162548 100
dt 1.812313 2.088171 2.506833 2.485092 2.958956 3.384321 100