基于固定日期间隔大小的移动窗口变异新列，在R中

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我有 R 中一位患者的数据，其中显示了他们在某种情况下测试呈阳性的日期。数据如下所示：

      date  positive
2005-02-22      yes
2005-04-26       no
2005-08-02      yes
2005-10-04       no
2005-12-06      yes
2006-03-14       no
2006-06-06       no
2006-09-12      yes
2006-12-19      yes
2007-03-27      yes

现在我介绍一个新的定义。如果“当前测试为阳性，并且在之前 365 天内>=50% 的测试为阳性”，则将患者的状况定义为“慢性阳性”。所以我想创建一个输出数据集，告诉我患者在每个日期是否长期呈阳性。例如，输出应如下所示（例如，在 2006-09-12 上，它们是“阳性”但不是“慢性阳性”，因为在过去 365 天内的 4 次访问中有 3 次是阴性的）：

      date  positive  chronic
2005-02-22      yes        no
2005-04-26       no        no
2005-08-02      yes       yes
2005-10-04       no        no
2005-12-06      yes       yes
2006-03-14       no        no
2006-06-06       no        no
2006-09-12      yes        no
2006-12-19      yes        no
2007-03-27      yes       yes

我怎样才能做到这一点？在感兴趣的每一行中，我需要能够查看之前的行（在过去 365 天内）并评估它们的阳性比例。我想我可以使用lead/lag函数和的组合dplyr，但我很想知道如何做到这一点的例子。

原始数据可以通过以下方式复制：

dat <- structure(list(date = structure(c(12836, 12899, 12997, 13060, 13123, 13221, 13305, 13403, 13501, 13599), class = "Date"), 
                      positive = c("yes", "no", "yes", "no", "yes", "no", "no", "yes", "yes", "yes")), 
                 row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")

回答

您可以使用slider库进行此类滚动计算。语法解释 -

  • slide_index_lgl同时处理向量.x和索引.i并产生逻辑向量输出。
  • .x用作positive向量
  • .i用作date向量
  • .before并且.after是不言自明的（包括前 365 天，不包括当天）
  • .f 很简单，检查过去 365 天的测试阳性
  • 此输出与另一个条件相结合，即positive == 'yes' 我使用了这个公式(sum(.x == 'yes') / length(.x)) >= 0.5
  • 1 被添加到这个逻辑输出，给我们1forFALSE和2forTRUE
  • 此完整输出用作输出向量的索引c('No', 'Yes') so that you'll get Yes forTRUE andNo forFALSE`
library(tidyverse)

df <- read.table(header = TRUE, text = 'date  positive
2005-02-22      yes
2005-04-26       no
2005-08-02      yes
2005-10-04       no
2005-12-06      yes
2006-03-14       no
2006-06-06       no
2006-09-12      yes
2006-12-19      yes
2007-03-27      yes')

df$date <- as.Date(df$date)

library(slider)
library(lubridate)

df %>%
  mutate(chronic = c('No', "Yes")[1 + (positive == 'yes' &  slide_index_lgl(positive, date, 
                              ~ (sum(.x == 'yes') / length(.x)) >= 0.5  , 
                              .before = days(365), 
                              .after = days(-1)))])

#>          date positive chronic
#> 1  2005-02-22      yes    <NA>
#> 2  2005-04-26       no      No
#> 3  2005-08-02      yes     Yes
#> 4  2005-10-04       no      No
#> 5  2005-12-06      yes     Yes
#> 6  2006-03-14       no      No
#> 7  2006-06-06       no      No
#> 8  2006-09-12      yes      No
#> 9  2006-12-19      yes      No
#> 10 2007-03-27      yes     Yes

runner::runner()在 baseR 中使用的替代策略

dat <- structure(list(date = structure(c(12836, 12899, 12997, 13060, 13123, 13221, 13305, 13403, 13501, 13599), class = "Date"), 
                      positive = c("yes", "no", "yes", "no", "yes", "no", "no", "yes", "yes", "yes")), 
                 row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")

library(runner)

dat$chronic <- ifelse(runner(dat$positive, idx = dat$date, lag = '1 day',
                             k = '365 days',
                             f = (.x) (sum(.x == 'yes')/length(.x)) >= 0.5) & dat$positive == 'yes', 'yes', 'no')
dat
#>          date positive chronic
#> 1  2005-02-22      yes    <NA>
#> 2  2005-04-26       no      no
#> 3  2005-08-02      yes     yes
#> 4  2005-10-04       no      no
#> 5  2005-12-06      yes     yes
#> 6  2006-03-14       no      no
#> 7  2006-06-06       no      no
#> 8  2006-09-12      yes      no
#> 9  2006-12-19      yes      no
#> 10 2007-03-27      yes     yes

以上是基于固定日期间隔大小的移动窗口变异新列，在R中的全部内容。
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