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我的问题扩展了这个问题:Generate rows between two dates into a data frame in R
我有一个关于医院患者入院、出院和住院时间 (Stay_in_days) 的数据集。它看起来像这样:
ID Admission Discharge Stay_in_days
1 2020-08-20 15:25:03 2020-08-21 21:09:34 1.239
2 2020-10-04 21:53:43 2020-10-09 11:02:57 4.548
...
到目前为止,日期采用 POSIXct 格式。
ID Date Stay_in_days
1 2020-08-20 15:25:03 0.357
1 2020-08-21 21:09:49 1.239
2 2020-10-04 21:53:43 0.087
2 2020-10-05 00:00:00 1.087
2 2020-10-06 00:00:00 2.087
2 2020-10-07 00:00:00 3.087
2 2020-10-08 00:00:00 4.087
2 2020-10-09 11:02:57 4.548
...
到目前为止我做了什么:
M <- Map(seq, patients$Admission, patients$Discharge, by = "day")
patients2 <- data.frame(
ID = rep.int(patients$ID, vapply(M, length, 1L)),
Date = do.call(c, M)
)
patients <- patients %>%
mutate(
Date2=as.Date(Date, format = "%Y-%m-%d"),
Dat2=Date2+1,
Diff=difftime(Date2, Date, units = "days")
)
但这给了我:
ID Date Date2 Diff
1 2020-08-20 17:25:03 2020-08-21 0.375
1 2020-08-21 17:25:03 2020-08-22 0.357
2 2020-10-04 23:53:43 2020-10-05 0.087
2 2020-10-05 23:53:43 2020-10-06 0.087
2 2020-10-06 23:53:43 2020-10-07 0.087
2 2020-10-07 23:53:43 2020-10-08 0.087
2 2020-10-08 23:53:43 2020-10-09 0.087
...
奇怪的是,它在入学日期上增加了两个小时,但计算出正确的逗留时间。有人可以解释一下吗?
structure(list(ID = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20), Admission = structure(c(1597937103.872,
1598717768.704, 1599060521.984, 1599758087.168, 1599815496.704,
1600702198.784, 1600719631.36, 1601065923.584, 1601119400.96,
1601215476.736, 1601236710.4, 1601416934.4, 1601499640.832, 1601545647.104,
1601587328, 1601644868.608, 1601741206.528, 1601848423.424, 1601901245.44,
1601913828.352), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"),
Discharge = structure(c(1598044189.696, 1598897337.344, 1599144670.208,
1599845118.976, 1599842366.464, 1602733683.712, 1603372135.424,
1601125168.128, 1601314173.952, 1605193905.152, 1602190259.2,
1601560720.384, 1601737143.296, 1602705634.304, 1602410460.16,
1602698425.344, 1601770566.656, 1602241377.28, 1602780476.416,
1602612048.896), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"),
Stay_in_days = c(1.239, 2.078, 0.974, 1.007, 0.311, 23.513,
30.7, 0.686, 2.254, 46.047, 11.036, 1.664, 2.749, 13.426,
9.527, 12.194, 0.34, 4.548, 10.176, 8.081)), row.names = c(NA,
-20L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
在此先感谢您的帮助!
最佳答案
虽然它有点粗糙但它会起作用
library(tidyverse)
library(lubridate)
df %>%
pivot_longer(cols = -c(ID, Stay_in_days), names_to = "Event", values_to = "DATE") %>%
group_by(ID) %>%
mutate(dummy = case_when(Event == "Admission" ~ 0,
Event == "Discharge" ~ max(floor(Stay_in_days),1))) %>%
complete(dummy = seq(min(dummy), max(dummy), 1)) %>%
mutate(Event = ifelse(is.na(Event), "Dummy", Event),
DATE = if_else(is.na(DATE), first(DATE)+dummy*24*60*60, DATE),
Stay_in_days = case_when(Event == "Admission" ~ as.numeric(difftime(ceiling_date(DATE, "day"), DATE, units = "days")),
Event == "Discharge" ~ Stay_in_days,
TRUE ~ dummy + as.numeric(difftime(ceiling_date(first(DATE), "day"), first(DATE), units = "days")))) %>%
select(ID, DATE, Stay_in_days)
# A tibble: 199 x 3
# Groups: ID [20]
ID DATE Stay_in_days
<dbl> <dttm> <dbl>
1 1 2020-08-20 15:25:03 0.358
2 1 2020-08-21 21:09:49 1.24
3 2 2020-08-29 16:16:08 0.322
4 2 2020-08-30 16:16:08 1.32
5 2 2020-08-31 18:08:57 2.08
6 3 2020-09-02 15:28:41 0.355
7 3 2020-09-03 14:51:10 0.974
8 4 2020-09-10 17:14:47 0.281
9 4 2020-09-11 17:25:18 1.01
10 5 2020-09-11 09:11:36 0.617
# ... with 189 more rows
逻辑解释对于每个 ID 中的第一个日期,
stay_in_days
给出从入院日期时间到以下 24 小时的持续时间。对于中间日期,它只添加
1
到之前的值。对于
discharge_date
它保留旋转之前计算的停留值。希望这是你所追求的。
mutate
如上所述生成输出的列。
关于R:根据开始和结束日期展开行并计算天之间的小时数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66085267/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!