根據其他3列的結果在R數據框中創建新列

Question

我有一個包含ID和掃描結果的數據框。 如果未在掃描中看到結果，則表示1。 如果看到結果，則為2；如果掃描未完成，則沒有向量。

我希望在數據框的末尾創建一列，以檢查所有3列，如果在3次掃描中的任何一次都沒有看到結果，則返回“ 2”。 如果在掃描中看不到結果，則為“ 1”；如果患者從未以任何三種方式完成掃描，則為“無”。

• 基本上結果“ 2”是主要矢量-如果它出現在數據幀行中，我希望它顯示在新列中
• 如果“ 2”不存在，那么如果“ 1”存在，則需要在新列中顯示
• 如果沒有任何結果，則沒有結果或不顯示NA

我已經嘗試在Excel和R中執行此操作。我現在更喜歡使用R，因為我目前正在學習此功能，並希望繼續學習新的用法。

我嘗試使用

library(tidyverse)
USS_reports %>%
   mutate((filter(USSfluid=2 | CTfluid=2 | MRIfluid=2))

id  USSFluid    CTfluid MRIfluid
1       1             1        1
2       1                      1    
3       1             1        1
4       1             1 
5       1             1 
6       1             1 
7       1       
8                     1     
9       1       
10                    1       2 
11      1             2 

Answer 1

乍一看，這是一個不那么簡單的解決方案，但是可以擴展到超過您要檢查的這三列。 我將數據幀gather為長格式，為所有結果的每個ID制作一個字符串，然后使用case_when檢查每種可能性：結果為2，結果為1，或者沒有結果。 我喜歡case_when以避免彼此之間嵌套很多ifelse 。

我還添加了一個測試案例，以解決沒有結果的情況，只是為了確保一切都可以。

library(tidyverse)

df %>%
# test case with no results
    bind_rows(tibble(id = 12)) %>%
    gather(key = scan, value = result, -id) %>%
    group_by(id) %>%
    summarise(all_str = paste(result, collapse = ",")) %>%
    mutate(overall = case_when(
        str_detect(all_str, "2") ~ "2",
        str_detect(all_str, "1") ~ "1",
        T ~ "no result"
    ))

#> # A tibble: 12 x 3
#>       id all_str  overall  
#>    <dbl> <chr>    <chr>    
#>  1    1. 1,1,1    1        
#>  2    2. 1,1,NA   1        
#>  3    3. 1,1,1    1        
#>  4    4. 1,1,NA   1        
#>  5    5. 1,1,NA   1        
#>  6    6. 1,1,NA   1        
#>  7    7. 1,NA,NA  1        
#>  8    8. 1,NA,NA  1        
#>  9    9. 1,NA,NA  1        
#> 10   10. 1,2,NA   2        
#> 11   11. 1,2,NA   2        
#> 12   12. NA,NA,NA no result

由reprex軟件包 （v0.2.0）於2018-04-27創建。

Answer 2

因為要賦予最高優先級，您可以使用apply來獲取數據幀的每行max （ MARGIN = 1 ），但不包括第一個id列（ [,-1] ）：

USS_reports %>% mutate(summary = apply(USS_reports[,-1], MARGIN = 1, 
FUN = function(row)max(row, na.rm = TRUE))) %>%  
mutate(summary = ifelse(summary == -Inf, NA, summary))

請注意，當所有cols為NA時，需要使用第二個mutate替換由max返回的-Inf值。 為此，您的df需要為數字。 如果沒有，您首先必須做

USS_reports[] <- lapply(USS_reports, as.numeric)

（順便說一句，如果您想在上面的代碼中測試是否相等，則必須使用==而不是=）