如何在R中执行countif并导出数据？

Question

我有一套数据：

ID<-c(111,111,222,222,222,222,222,222)
TreatmentDate<-as.Date(c("2010-12-12","2011-12-01","2009-8-7","2010-5-7","2011-3-7","2011-8-5","2013-8-27","2016-9-3"))
Treatment<-c("AA","BB","CC","DD","AA","BB","BB","CC")
df<-data.frame(ID,TreatmentDate,Treatment)
df

ID   TreatmentDate   Treatment
111   12/12/2010     AA
111   01/12/2011     BB
222   07/08/2009     CC
222   07/05/2010     DD
222   07/03/2011     AA
222   05/08/2011     BB
222   27/08/2013     BB
222   03/09/2016     CC

我还有另一个数据显示每个主题的测试日期：

UID<-c(111,222)
Testdate<-as.Date(c("2012-12-31","2014-12-31"))
SubjectTestDate<-data.frame(UID,Testdate) 

我试图总结这些数据，比如说，如果我想知道一个受试者在测试日期之前接受了多少次治疗，我会得到这样的结果，我想把它导出到一个弹射表中。

ID     Prior_to_date      TreatmentAA   TreatmentBB    TreatmentCC    TreatmentDD
111       31/12/2012           1             1              0              0
222       31/12/2014           1             2              1              1

任何帮助都将不胜感激！！

Answer 1

我们可以用'ID‘连接两个数据集，创建一个检查条件('indx')的列，并使用dcast将'long’转换为'wide‘格式

library(data.table)#v1.9.5+
 dcast(setkey(setDT(df), ID)[SubjectTestDate][,
     indx:=sum(TreatmentDate <=Testdate) , list(ID, Treatment)], 
       ID+Testdate~ paste0('Treatment', Treatment), value.var='indx', length)
#    ID   Testdate TreatmentAA TreatmentBB TreatmentCC TreatmentDD
#1: 111 2012-12-31           1           1           0           0
#2: 222 2014-12-31           1           2           2           1

更新

根据修改后的'df'，我们将'df‘与'SubjectTestDate’连接起来，像以前一样创建'indx‘列，以及一个序列列'Seq'，按'ID’和‘处理’分组，使用dcast，然后用unique删除重复的'ID‘行。

  unique(dcast(setkey(setDT(df), ID)[SubjectTestDate][, 
    c('indx', 'Seq') := list(sum(TreatmentDate <= Testdate), 1:.N) ,
    .(ID, Treatment)], ID+ Seq+ Testdate ~ paste0('Treatment', 
            Treatment), value.var='indx', fill=0), by='ID')
  #    ID Seq   Testdate TreatmentAA TreatmentBB TreatmentCC TreatmentDD
  #1: 111   1 2012-12-31           1           1           0           0
  #2: 222   1 2014-12-31           1           2           1           1