在R中重新采樣縱向數據集
[英]Resample a longitudinal dataset in R
問題描述
我有一個縱向數據集，其中包含針對所有個人的每個觀察結果的一行。 每個觀察值有多個測量值，有些可能會丟失。 個人的觀察值變化很大，而且輟學率很高。 這是數據集的一部分
> head(mydata,33)
id obstime agebase cd4 rna hem
1 10056 1 59 25.17936 3.611298 15.0
3 10056 3 59 21.33073 4.044030 15.4
4 10082 1 35 23.64318 5.275298 14.9
12 10082 9 35 22.31591 5.493349 14.4
22 10082 19 35 NA 5.875061 13.8
26 10082 23 35 18.84144 5.462503 13.9
28 10082 25 35 23.36664 2.397940 13.7
31 10082 28 35 26.55184 NA 15.3
34 10082 31 35 24.91987 NA 14.8
37 10082 34 35 24.08319 NA 15.5
41 10082 38 35 24.49490 NA 15.2
44 10082 41 35 26.00000 NA 15.5
48 10082 45 35 26.79552 NA 15.6
51 10082 48 35 24.53569 NA 14.9
55 10082 52 35 27.25803 NA 16.2
58 10082 55 35 26.47640 NA 15.4
61 10082 58 35 30.31501 NA 15.6
64 10082 61 35 27.01851 NA 15.8
67 10082 64 35 27.00000 NA NA
70 10082 67 35 28.37252 NA 16.2
73 10082 70 35 27.20294 NA 14.9
77 10082 74 35 25.23886 NA 14.7
79 10082 76 35 28.65310 NA 15.8
82 10082 79 35 28.17801 NA NA
85 10082 82 35 29.52965 NA 15.5
88 10082 85 35 29.52965 2.397940 15.5
89 10143 1 46 20.97618 4.361728 13.2
94 10143 6 46 22.00000 4.173507 14.0
98 10143 10 46 22.00000 4.173507 14.0
99 10215 1 33 20.49390 4.144605 16.0
......
> dim(mydata)
[1] 19793 6
> length(unique(mydata$id))
[1] 2161
我需要從該數據集中生成引導樣本，並在其中保留各個簇，這樣，如果對一個個體進行了采樣，則該id的整個觀察值將進入引導樣本。 當然，可以對一個人進行一次以上的采樣，在這種情況下，它應該將重新采樣的數據輸入適當的次數，並且理想情況下會收到一個更改的ID號，例如10056.1、10056.2。
現在，我將盡我所能來解決問題，但是如果有人對如何快速完成此事有任何想法，我將不勝感激。
編輯：我最終使用了什么
dat <- mydata
indiv <- unique(dat[, 1])
smp <- sort(sample(indiv, length(indiv), replace=TRUE))
smp.df <- data.frame(id=smp)
dat.b = merge(smp.df, dat, all.x=TRUE)
# Number of observations for all IDs in original dataset
n.obs <- table(dat[, 1])
# Unique ids in the bootstrap sample
smpU <- unique(smp)
# Number of replicates sampled
reps <- as.vector(table(smp))
# Number of observations in the sampled IDs observation sets
obs <- as.vector(n.obs[match(smpU, names(n.obs))])
# Hacking the names
id.rep.obs <- cbind(smpU, reps, obs)
NameFun <- function(info) {
names <- as.numeric(paste0(rep(info[1], info[2]), ".", seq(1, info[2])))
names.long <- sort(rep(names, info[3]))
}
dat.b[, 1] <- do.call("c", apply(id.rep.obs, 1, NameFun))
dat.b <- dat.b[order(dat.b[, 1], dat.b[, 2]), ]
2 個解決方案
解決方案1
2 已采納 2013-06-19 10:57:34
您可以使用sample創建一個id列表，然后是merge() 。
首先，重新創建數據：
dat <- read.table(text="
id obstime agebase cd4 rna hem
1 10056 1 59 25.17936 3.611298 15.0
3 10056 3 59 21.33073 4.044030 15.4
4 10082 1 35 23.64318 5.275298 14.9
12 10082 9 35 22.31591 5.493349 14.4
22 10082 19 35 NA 5.875061 13.8
26 10082 23 35 18.84144 5.462503 13.9
28 10082 25 35 23.36664 2.397940 13.7
31 10082 28 35 26.55184 NA 15.3
34 10082 31 35 24.91987 NA 14.8
37 10082 34 35 24.08319 NA 15.5
41 10082 38 35 24.49490 NA 15.2
44 10082 41 35 26.00000 NA 15.5
48 10082 45 35 26.79552 NA 15.6
51 10082 48 35 24.53569 NA 14.9
55 10082 52 35 27.25803 NA 16.2
58 10082 55 35 26.47640 NA 15.4
61 10082 58 35 30.31501 NA 15.6
64 10082 61 35 27.01851 NA 15.8
67 10082 64 35 27.00000 NA NA
70 10082 67 35 28.37252 NA 16.2
73 10082 70 35 27.20294 NA 14.9
77 10082 74 35 25.23886 NA 14.7
79 10082 76 35 28.65310 NA 15.8
82 10082 79 35 28.17801 NA NA
85 10082 82 35 29.52965 NA 15.5
88 10082 85 35 29.52965 2.397940 15.5
89 10143 1 46 20.97618 4.361728 13.2
94 10143 6 46 22.00000 4.173507 14.0
98 10143 10 46 22.00000 4.173507 14.0
99 10215 1 33 20.49390 4.144605 16.0", header=TRUE)
現在創建一個ID號示例：
set.seed(42)
indiv <- unique(dat$id)
smp <- data.frame(id=sample(indiv, 10, replace=TRUE))
smp
id
1 10082
2 10143
3 10215
4 10082
5 10082
6 10215
7 10215
8 10056
9 10082
10 10143
最后，合並：
merge(smp, dat, all.x=TRUE)
您會注意到，對於每個id集，您的示例都帶有多個觀察值：
id obstime agebase cd4 rna hem
1 10056 1 59 25.17936 3.611298 15.0
2 10056 3 59 21.33073 4.044030 15.4
3 10082 19 35 NA 5.875061 13.8
4 10082 23 35 18.84144 5.462503 13.9
5 10082 1 35 23.64318 5.275298 14.9
6 10082 9 35 22.31591 5.493349 14.4
7 10082 31 35 24.91987 NA 14.8
8 10082 34 35 24.08319 NA 15.5
9 10082 25 35 23.36664 2.397940 13.7
10 10082 28 35 26.55184 NA 15.3
11 10082 45 35 26.79552 NA 15.6
12 10082 48 35 24.53569 NA 14.9
13 10082 38 35 24.49490 NA 15.2
14 10082 41 35 26.00000 NA 15.5
15 10082 58 35 30.31501 NA 15.6
16 10082 61 35 27.01851 NA 15.8
17 10082 52 35 27.25803 NA 16.2
18 10082 55 35 26.47640 NA 15.4
19 10082 70 35 27.20294 NA 14.9
20 10082 74 35 25.23886 NA 14.7
21 10082 64 35 27.00000 NA NA
22 10082 67 35 28.37252 NA 16.2
23 10082 82 35 29.52965 NA 15.5
24 10082 85 35 29.52965 2.397940 15.5
25 10082 76 35 28.65310 NA 15.8
26 10082 79 35 28.17801 NA NA
27 10082 19 35 NA 5.875061 13.8
28 10082 23 35 18.84144 5.462503 13.9
29 10082 1 35 23.64318 5.275298 14.9
30 10082 9 35 22.31591 5.493349 14.4
31 10082 31 35 24.91987 NA 14.8
32 10082 34 35 24.08319 NA 15.5
33 10082 25 35 23.36664 2.397940 13.7
34 10082 28 35 26.55184 NA 15.3
35 10082 45 35 26.79552 NA 15.6
36 10082 48 35 24.53569 NA 14.9
37 10082 38 35 24.49490 NA 15.2
38 10082 41 35 26.00000 NA 15.5
39 10082 58 35 30.31501 NA 15.6
40 10082 61 35 27.01851 NA 15.8
41 10082 52 35 27.25803 NA 16.2
42 10082 55 35 26.47640 NA 15.4
43 10082 70 35 27.20294 NA 14.9
44 10082 74 35 25.23886 NA 14.7
45 10082 64 35 27.00000 NA NA
46 10082 67 35 28.37252 NA 16.2
47 10082 82 35 29.52965 NA 15.5
48 10082 85 35 29.52965 2.397940 15.5
49 10082 76 35 28.65310 NA 15.8
50 10082 79 35 28.17801 NA NA
51 10082 19 35 NA 5.875061 13.8
52 10082 23 35 18.84144 5.462503 13.9
53 10082 1 35 23.64318 5.275298 14.9
54 10082 9 35 22.31591 5.493349 14.4
55 10082 31 35 24.91987 NA 14.8
56 10082 34 35 24.08319 NA 15.5
57 10082 25 35 23.36664 2.397940 13.7
58 10082 28 35 26.55184 NA 15.3
59 10082 45 35 26.79552 NA 15.6
60 10082 48 35 24.53569 NA 14.9
61 10082 38 35 24.49490 NA 15.2
62 10082 41 35 26.00000 NA 15.5
63 10082 58 35 30.31501 NA 15.6
64 10082 61 35 27.01851 NA 15.8
65 10082 52 35 27.25803 NA 16.2
66 10082 55 35 26.47640 NA 15.4
67 10082 70 35 27.20294 NA 14.9
68 10082 74 35 25.23886 NA 14.7
69 10082 64 35 27.00000 NA NA
70 10082 67 35 28.37252 NA 16.2
71 10082 82 35 29.52965 NA 15.5
72 10082 85 35 29.52965 2.397940 15.5
73 10082 76 35 28.65310 NA 15.8
74 10082 79 35 28.17801 NA NA
75 10082 19 35 NA 5.875061 13.8
76 10082 23 35 18.84144 5.462503 13.9
77 10082 1 35 23.64318 5.275298 14.9
78 10082 9 35 22.31591 5.493349 14.4
79 10082 31 35 24.91987 NA 14.8
80 10082 34 35 24.08319 NA 15.5
81 10082 25 35 23.36664 2.397940 13.7
82 10082 28 35 26.55184 NA 15.3
83 10082 45 35 26.79552 NA 15.6
84 10082 48 35 24.53569 NA 14.9
85 10082 38 35 24.49490 NA 15.2
86 10082 41 35 26.00000 NA 15.5
87 10082 58 35 30.31501 NA 15.6
88 10082 61 35 27.01851 NA 15.8
89 10082 52 35 27.25803 NA 16.2
90 10082 55 35 26.47640 NA 15.4
91 10082 70 35 27.20294 NA 14.9
92 10082 74 35 25.23886 NA 14.7
93 10082 64 35 27.00000 NA NA
94 10082 67 35 28.37252 NA 16.2
95 10082 82 35 29.52965 NA 15.5
96 10082 85 35 29.52965 2.397940 15.5
97 10082 76 35 28.65310 NA 15.8
98 10082 79 35 28.17801 NA NA
99 10143 10 46 22.00000 4.173507 14.0
100 10143 1 46 20.97618 4.361728 13.2
101 10143 6 46 22.00000 4.173507 14.0
102 10143 10 46 22.00000 4.173507 14.0
103 10143 1 46 20.97618 4.361728 13.2
104 10143 6 46 22.00000 4.173507 14.0
105 10215 1 33 20.49390 4.144605 16.0
106 10215 1 33 20.49390 4.144605 16.0
107 10215 1 33 20.49390 4.144605 16.0
解決方案2
0 2019-10-21 07:29:05
我知道這是一個老問題，我有自己的解決方案。
基本思想是將數據拆分為按ID列出的列表，然后對ID進行采樣。 使用采樣的ID來匹配列表並創建新的ID：
out <- split(dat, f = dat$id)
smp.id <- sample(dat$id, length(unique(dat$id)), replace = TRUE)
samp.df <- lapply(seq_along(smp.id), function(x){
res <- out[[as.character(smp.id[x])]] # To avoid numeric ID
res$newID <- x
return(res)
})
samp.df <- do.call(rbind, samp.df)
變量newID有助於區分引導樣本。
使用R計算縱向數據集的導數（即，一個變量基於另一個變量的更改）
[英]Calculating derivative (i.e. change in one variable based on change in another variable) of longitudinal dataset using R
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