如何解决根据百分比制作数据子集
我有一个包含重复测量(3个时间点)的数据集,我想做的是创建当前数据集的5个子集。该数据集由5个治疗级别组成,这些治疗级别包含不相等的行(即,在级别上有25行,其他23个行)。
我设法计算出每个级别的比率,现在我想根据比率创建5个新的数据子集。
一些示例代码:
effect.Treatment #dataframe contains 393 rows(131 unique individuals)
nrows <- nrow(df.data)
treatment1 <- subset(effect.Treatment,red.intervention == 1)
treatment2 <- subset(effect.Treatment,red.intervention == 2)
treatment3 <- subset(effect.Treatment,red.intervention == 3)
treatment4 <- subset(effect.Treatment,red.intervention == 4)
treatment5 <- subset(effect.Treatment,red.intervention == 5)
#ratio of treatmens
per.treatment1 < -round(nrow(treatment1 )/nrow(nrows),digits=2)
per.treatment2 <- round(nrow(treatment2 )/nrow(nrows),digits=2)
per.treatment3 <- round(nrow(treatment3 )/nrow(nrows),digits=2)
per.treatment4 <-round( nrow(treatment4 )/nrow(nrows),digits=2)
per.treatment5 <-round( nrow(treatment5 )/nrow(nrows),digits=2)
percentages <- c(treatment1,per.treatment2,per.treatment3,per.treatment4,per.treatment5)
我现在想基于百分比向量制作原始数据帧的5个子集
解决方法
如果您按操作进行分组并将其保存在单个数据集中,我们可以使其更快
library(dplyr)
effect.treatment %>%
group_by(red.intervention) %>%
summarise(across(starts_with('treatment'),~ round(n()/nrow(.),digits = 2),.names = 'per.{col}'),.groups = 'drop')
不建议在全局环境中创建多个对象。
或与aggregate
sub_cols <- c('red.intervention',grep('^treatment',names(effect.treatment)))
aggregate(.~ red.intervention,effect.treatment[sub_cols],function(x) round(length(x)/nrow(x),digits = 2))
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