推 piggood: 喜歡這個版本~推 06/26 18:50
推 frojet: 這個讚 03/13 13:56
可以試試看下面的code會比較簡潔：
medical <- as_tibble(medical) %>%
group_by(id) %>%
mutate(age = max(age),
docvis_sum = sum(docvis),
hhninc_mean = mean(hhninc)) %>%
select(id, docvis_sum, age, hhninc_mean) %>%
slice(length(id)) %>%
ungroup()
※ 引述《piggood (成為有品味的男人)》之銘言：
: ※ 引述《ntpuisbest (阿龍)》之銘言：
: : library(COUNT)
: : data(rwm5yr)
: : medical<-rwm5yr
: : https://imgur.com/xLr3I5j
: : 我的目的是像這樣
: : 同個id是同個人
: : 我想要把資料整理成
: : 去計算同個人的 總共 的看病次數
: : 其他的column 就用 同個id最後的 資訊
: : 最後要整理成
: : id docvis age
: : 1 1 56
: : 2 4 48
: : 3 13 62
: : 請問有套件可以做到這件事情嗎
: : 還是怎麼寫這個迴圈呢
: 目前想到的方式
: 但也不是很簡潔
: 不過還能用
: # 先建立一個 medical1 ，除了 docvis 和 hhninc 之外，都取最後一筆觀察值的資料
: medical1 <- medical %>%
: group_by(id) %>%
: summarise_at(vars(-docvis,-hhninc), last)
: # 再建 medical2 專門處理 docvis 跟 hhninc 的各別需求
: medical2 <- medical %>%
: group_by(id) %>%
: summarise(sum(docvis), mean(hhninc))
: # 合併在一起
: medical3 <- data.frame(medical2,medical1)
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