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我在同一 2 名患者上有两个数据集。对于第二个数据集,我想向第一个数据集添加新信息,但我似乎无法正确获取代码。
我的第一个(不完整)数据集有患者 ID、测量时间(T0 或 FU1)、出生年份、CT 扫描日期和两个结果(legs_mass 和 total_mass):
library(tidyverse)
library(dplyr)
library(magrittr)
library(lubridate)
df1 <- structure(list(ID = c(115, 115, 370, 370), time = structure(c(1L,
6L, 1L, 6L), .Label = c("T0", "T1M0", "T1M6", "T1M12", "T2M0",
"FU1"), class = "factor"), year_of_birth = c(1970, 1970, 1961,
1961), date_ct = structure(c(16651, 17842, 16651, 18535), class = "Date"),
legs_mass = c(9.1, NA, NA, NA), total_mass = c(14.5, NA,
NA, NA)), row.names = c(NA, -4L), class = c("tbl_df", "tbl",
"data.frame"))
# Which gives the following dataframe
df1
# A tibble: 4 x 6
ID time year_of_birth date_ct legs_mass total_mass
<dbl> <fct> <dbl> <date> <dbl> <dbl>
1 115 T0 1970 2015-08-04 9.1 14.5
2 115 FU1 1970 2018-11-07 NA NA
3 370 T0 1961 2015-08-04 NA NA
4 370 FU1 1961 2020-09-30 NA NA
第二个数据集添加到legs_mass 和total_mass 列中:
df2 <- structure(list(ID = c(115, 370), date_ct = structure(c(17842,
18535), class = "Date"), ctscan_label = c("PXE115_CT_20181107_xxxxx-3.tif",
"PXE370_CT_20200930_xxxxx-403.tif"), legs_mass = c(956.1, 21.3
), total_mass = c(1015.9, 21.3)), row.names = c(NA, -2L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))
# Which gives the following dataframe:
df2
# A tibble: 2 x 5
ID date_ct ctscan_label legs_mass total_mass
<dbl> <date> <chr> <dbl> <dbl>
1 115 2018-11-07 PXE115_CT_20181107_xxxxx-3.tif 956. 1016.
2 370 2020-09-30 PXE370_CT_20200930_xxxxx-403.tif 21.3 21.3
我正在尝试做的是...
df3 <- structure(list(ID = c(115, 115, 370, 370), time = structure(c(1L,
6L, 1L, 6L), .Label = c("T0", "T1M0", "T1M6", "T1M12", "T2M0",
"FU1"), class = "factor"), year_of_birth = c(1970, 1970, 1961,
1961), date_ct = structure(c(16651, 17842, 16651, 18535), class = "Date"),
legs_mass = c(9.1, 956.1, NA, 21.3), total_mass = c(14.5,
1015.9, NA, 21.3)), row.names = c(NA, -4L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))
# Corresponding to the following tibble:
# A tibble: 4 x 6
ID time year_of_birth date_ct legs_mass total_mass
<dbl> <fct> <dbl> <date> <dbl> <dbl>
1 115 T0 1970 2015-08-04 9.1 14.5
2 115 FU1 1970 2018-11-07 956. 1016.
3 370 T0 1961 2015-08-04 NA NA
4 370 FU1 1961 2020-09-30 21.3 21.3
我已经尝试了来自
baseR
的合并功能和 rbind ,以及来自
dplyr
的 bind_rows但似乎无法做对。
最佳答案
您可以连接两个数据集并使用 coalesce
从两个数据集中保留一个非 NA 值。
library(dplyr)
left_join(df1, df2, by = c("ID", "date_ct")) %>%
mutate(leg_mass = coalesce(legs_mass.x , legs_mass.y),
total_mass = coalesce(total_mass.x, total_mass.y)) %>%
select(-matches('\\.x|\\.y'), -ctscan_label)
# ID time year_of_birth date_ct leg_mass total_mass
# <dbl> <fct> <dbl> <date> <dbl> <dbl>
#1 115 T0 1970 2015-08-04 9.1 14.5
#2 115 FU1 1970 2018-11-07 956. 1016.
#3 370 T0 1961 2015-08-04 NA NA
#4 370 FU1 1961 2020-09-30 21.3 21.3
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!