Estoy tratando de agregar una columna a mi conjunto de datos existente. El conjunto de datos tiene tres columnas:
Student(que es la columna con la ID del participante),Week(el número de la semana del año durante el cual se recopilaron los datos), yDay(el número del día de la semana durante el cual los datos fueron recogido).
Ahora, una nueva columna Obs que estoy tratando de crear contendría un número progresivo (de 1 a n) que se refiere a la semana durante la cual se evaluó a cada estudiante.
He intentado usar group_by en combinación con rep pero no parece producir el resultado que quiero:
Week <- c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4)
Day <- c(1, 2, 3, 2, 3, 5, 1, 3, 2, 3, 4, 5)
Student <- c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C")
fake.db <- data.frame(Student, Week, Day)
library(dplyr)
fake.db %>%
group_by(Student) %>%
mutate(Obs = rep(1:length(Student), each = Week))
# Student Week Day Obs
# <fct> <dbl> <dbl> <int>
# 1 A 1 1 1
# 2 A 1 2 2
# 3 A 1 3 3
# 4 B 2 2 1
# 5 B 2 3 2
# 6 B 2 5 3
# 7 B 3 1 4
# 8 B 3 3 5
# 9 C 4 2 1
#10 C 4 3 2
#11 C 4 4 3
#12 C 4 5 4
Lo que me gustaría obtener es diferente. Para la primera semana de recopilación de datos, se debe informar 1, y para los estudiantes para quienes se recopilaron datos durante una segunda semana, se debe informar 2, etc.
# Student Week Day Obs
#1 A 1 1 1
#2 A 1 2 1
#3 A 1 3 1
#4 B 2 2 1
#5 B 2 3 1
#6 B 2 5 1
#7 B 3 1 2
#8 B 3 3 2
#9 C 4 2 1
#10 C 4 3 1
#11 C 4 4 1
#12 C 4 5 1
4 respuestas
Una posibilidad dplyr podría ser:
fake.db %>%
group_by(Student) %>%
mutate(Obs = cumsum(!duplicated(Week)))
Student Week Day Obs
<fct> <dbl> <dbl> <int>
1 A 1 1 1
2 A 1 2 1
3 A 1 3 1
4 B 2 2 1
5 B 2 3 1
6 B 2 5 1
7 B 3 1 2
8 B 3 3 2
9 C 4 2 1
10 C 4 3 1
11 C 4 4 1
12 C 4 5 1
Se agrupa por columna "Estudiante" y calcula la suma acumulativa de valores "Semana" no duplicados.
O:
fake.db %>%
group_by(Student) %>%
mutate(Obs = with(rle(Week), rep(seq_along(lengths), lengths)))
Se agrupa por columna "Estudiante" y crea un ID de grupo de tipo de longitud de ejecución alrededor de la columna "Semana".
O:
fake.db %>%
group_by(Student) %>%
mutate(Obs = dense_rank(Week))
Se agrupa por columna "Estudiante" y clasifica los valores en la columna "Semana".
Lo que entiendo es que quieres contar las semanas desde la primera semana de exámenes para cada estudiante. Es decir. La semana 2 es la primera semana de pruebas del estudiante B, por lo que obtiene Obs = 1. Eso significa que puede hacer una mutación agrupada:
library(dplyr)
fake.db <- structure(list(Student = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"), Week = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4), Day = c(1, 2, 3, 2, 3, 5, 1, 3, 2, 3, 4, 5)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))
fake.db %>%
group_by(Student) %>%
mutate(Obs = Week - min(Week) + 1)
#> # A tibble: 12 x 4
#> # Groups: Student [3]
#> Student Week Day Obs
#> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 A 1 1 1
#> 2 A 1 2 1
#> 3 A 1 3 1
#> 4 B 2 2 1
#> 5 B 2 3 1
#> 6 B 2 5 1
#> 7 B 3 1 2
#> 8 B 3 3 2
#> 9 C 4 2 1
#> 10 C 4 3 1
#> 11 C 4 4 1
#> 12 C 4 5 1
Creado el 10/05/2019 por el paquete reprex (v0.2.1)
Un breve método con by
unlist(by(fake.db, fake.db[, 1], function(x) as.numeric(factor(x[, 2]))))
# A1 A2 A3 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C3 C4
# 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1
Datos
fake.db <- structure(list(Student = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"),
Week = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4), Day = c(1,
2, 3, 2, 3, 5, 1, 3, 2, 3, 4, 5)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-12L))
Puedes ver si hay una diferencia distinta de cero
fake.db %>%
group_by(Student) %>%
arrange(Week) %>%
mutate(Obs = cumsum(c(1, diff(Week)!=0)))
O si sus valores no son numéricos, puede compararlos con el valor de retraso
fake.db %>%
group_by(Student) %>%
arrange(Week) %>%
mutate(Obs = cumsum(Week != lag(Week, default=first(Week))) + 1)
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