基準年から変更を計算しますか？

Question

私はこのようなものに見えるのデータセットがあります。y変数のそれぞれについて

df1 <- data.frame(id = c(rep("A1",4), rep("A2",4)), 
        time = rep(c(0,2:4), 2), 
        y1 = rnorm(8), 
        y2 = rnorm(8)) 

を、私はtime==0以来の変化を計算します。基本的に、私はこれをやりたい：

calc_chage <- function(id, data){ 
    #y1 
    y1_0 <- data$y1[which(data$time==0 & data$id==id)] 
    D2y1 <- data$y1[which(data$time==2 & data$id==id)] - y1_0 
    D3y1 <- data$y1[which(data$time==3 & data$id==id)] - y1_0 
    D4y1 <- data$y1[which(data$time==4 & data$id==id)] - y1_0 
    #y2 
    y2_0 <- data$y2[which(data$time==0 & data$id==id)] 
    D2y2 <- data$y2[which(data$time==2 & data$id==id)] - y2_0 
    D3y2 <- data$y2[which(data$time==3 & data$id==id)] - y2_0 
    D4y2 <- data$y2[which(data$time==4 & data$id==id)] - y2_0 
    #Output 
    out <- data.frame(id=id, delta=rep(2:4, 2), 
      outcome=c(rep("y1",3), rep("y2",3)), 
      change = c(D2y1, D3y1, D4y1, 
         D2y2, D3y2, D4y2)) 

} 

library(purrr) 

changes <- map(.x = unique(df1$id), .f = calc_chage, data=df1) %>% 
    map_df(bind_rows) 

これはもっと効率的な方法があると私は推測している。ああ、私はそれについて考えることはできません。提案？

Answer 1

time == 0ので、変化を計算するために、あなたはcumsum + diffを使用することができます。結果の要約の長さが1に等しくないので、アンネストそして、最初のリストでそれをラップし、長い形式に結果を変換するgatherを使用します。

library(tidyverse) 
df1 %>% 
    group_by(id) %>% 
    summarise_all(~ list(cumsum(diff(.)))) %>% 
    unnest() %>% rename(delta = time) %>% 
    gather(outcome, change, y1:y2) %>% 
    arrange(id) -> changes2 

changes2 
# A tibble: 12 x 4 
#  id delta outcome  change 
# <fctr> <dbl> <chr>  <dbl> 
# 1  A1  2  y1 2.2827244 
# 2  A1  3  y1 2.2070326 
# 3  A1  4  y1 1.9530212 
# 4  A1  2  y2 -2.1263046 
# 5  A1  3  y2 -0.5430784 
# 6  A1  4  y2 -0.3109535 
# 7  A2  2  y1 -1.8587070 
# 8  A2  3  y1 -1.1399270 
# 9  A2  4  y1 1.5667202 
#10  A2  2  y2 -2.0047108 
#11  A2  3  y2 -3.4414667 
#12  A2  4  y2 -1.3662450 

---

changes$delta <- as.numeric(changes$delta) 
changes$outcome <- as.character(changes$outcome) 
all.equal(as.data.frame(changes2), changes) 
# [1] TRUE 

Answer 2

t = 0で値を取り出した場合はどうなりますか？ さらに多くのy値に対してさらに一般化することができます。例えば

：

library(dplyr) 
t0 <- data %>% 
    filter(time == 0) %>% 
    mutate(t0_y1 = y1, 
      t0.y2 = y2) %>% 
    select(-time, -y1, -y2) 

data <- data %>% 
    left_join(t0) %>% 
    mutate(change.y1 = y1 - t0_y1, 
      change.y2 = y2 - t0_y2) 

Answer 3

あなたの場合そこにある

res <- aggregate(x = df1$y2, by = list(df1$id), FUN = function(x) x-x[1], 
       simplify=T)[-1] 
data.frame(df1, delta = c(t(res))) 

# id time   y1   y2  delta 
# 1 A1 0 0.9176567 -0.70469232 0.0000000 
# 2 A1 2 -0.8258515 0.18032808 0.8850204 
# 3 A1 3 -0.8144515 -0.39995370 0.3047386 
# 4 A1 4 1.5171310 -0.97107643 -0.2663841 
# 5 A2 0 0.1900048 -0.01022439 0.0000000 
# 6 A2 2 -0.7181630 0.35408157 0.3643060 
# 7 A2 3 0.1379936 -0.34336329 -0.3331389 
# 8 A2 4 0.4773945 1.38467064 1.3948950