R嵌套指示符1，1和2，1和2

Question

我有一组重复观察的数据集，像这样。

  Id    Date        Group  Diagnosis    
  1     8/16/2004   Red    A
  1     8/16/2004   Red    B
  1     8/16/2004   Red    C

  2     4/23/2010   Blue    A
  2     4/23/2010   Blue    C

  3     5/13/2006   Blue    A
  3     5/13/2006   Blue    B
  3     5/13/2006   Blue    C
  3     6/05/2011   Blue    A
  3     6/05/2011   Blue    B
  3     6/05/2011   Blue    C

  4     10/06/2009   Blue    A
  4     10/06/2009   Blue    B
  4     10/06/2009   Blue    C
  4     7/22/2010    Blue    A
  4     7/22/2010    Blue    B

我想创造一个新的指标值，跟踪哪些观测只有一套观测，哪些只有两种观察。在有两组观察结果的人中，记录器应该指明哪一组是第一组和第二组，等等。

Expected output

      Id    Date        Group  Diagnosis   I   
      1     8/16/2004   Red    A           1-1
      1     8/16/2004   Red    B           1-1
      1     8/16/2004   Red    C           1-1

      2     4/23/2010   Blue    A          1-1
      2     4/23/2010   Blue    C          1-1

      3     5/13/2006   Blue    A          2-1
      3     5/13/2006   Blue    B          2-1      
      3     5/13/2006   Blue    C          2-1 
      3     6/05/2011   Blue    A          2-2 
      3     6/05/2011   Blue    B          2-2
      3     6/05/2011   Blue    C          2-2

      4     10/06/2009   Blue    A         2-1
      4     10/06/2009   Blue    B         2-1
      4     10/06/2009   Blue    C         2-1
      4     7/22/2010    Blue    A         2-2
      4     7/22/2010    Blue    B         2-2

第一列中Id 1和Id 2的值为1-1，因为这两种Id只有一次诊断，Id 1在8/16/2004，Id 2在4/23/2010。

第一栏中Id 3和Id 4的数值为2-1，因为这两种Id都有两组诊断，ID3分别于2006年5月13日和2011年6月5日评估，ID4在2009年6月10日和2010年7月22日评估。关于ID3和ID4的第一组意见分别是2006年5月13日和2009年6月10日的SO2-1。关于Id 3和Id 4的第二组意见分别为2011年5月6日和2010年2月7日

我试过使用n()和n_distinct使用group_by( Id,Group, Diagnosis)，但这不起作用。因此，任何建议或帮助都是非常感谢的。谢谢。

Answer 1

我们可以：

library(dplyr)

df |> 
  group_by(Id) |> 
  mutate(I = paste0(n_distinct(Date), "-", match(Date, unique(Date)))) |> 
  ungroup()

使用paste0粘贴组中不同日期的数量，使用match将日期与第一次匹配相匹配。

      Id Date       Group Diagnosis I    
   <int> <chr>      <chr> <chr>     <chr>
 1     1 8/16/2004  Red   A         1-1  
 2     1 8/16/2004  Red   B         1-1  
 3     1 8/16/2004  Red   C         1-1  
 4     2 4/23/2010  Blue  A         1-1  
 5     2 4/23/2010  Blue  C         1-1  
 6     3 5/13/2006  Blue  A         2-1  
 7     3 5/13/2006  Blue  B         2-1  
 8     3 5/13/2006  Blue  C         2-1  
 9     3 6/05/2011  Blue  A         2-2  
10     3 6/05/2011  Blue  B         2-2  
11     3 6/05/2011  Blue  C         2-2  
12     4 10/06/2009 Blue  A         2-1  
13     4 10/06/2009 Blue  B         2-1  
14     4 10/06/2009 Blue  C         2-1  
15     4 7/22/2010  Blue  A         2-2  
16     4 7/22/2010  Blue  B         2-2