Создание функции для обработки вычислений моих данных.

Question

Я делаю систематические вычисления для моего созданного фрейма данных. У меня есть код для вычислений, но я хотел бы:

1) Рассказать об этом как о функции и вызвать ее для созданного ядро ​​DataFrame.

2) сбросьте вычисления для следующего идентификатора в кадре данных.

Буду признателен за вашу помощь и советы по этому вопросу.

dataframe создается в R, используя следующий код:

#Create a dataframe 
dosetimes <- c(0,6,12,18) 

df <- data.frame("ID"=1,"TIME"=sort(unique(c(seq(0,30,1),dosetimes))),"AMT"=0,"A1"=NA,"WT"=NA) 
doserows <- subset(df, TIME%in%dosetimes) 

doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[1]] <- 100 
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[2]] <- 100 
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[3]] <- 100 
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[4]] <- 100 

#Add back dose information 
df <- rbind(df,doserows) 
df <- df[order(df$TIME,-df$AMT),]  
df <- subset(df, (TIME==0 & AMT==0)==F) 

df$A1[(df$TIME==0)] <- df$AMT[(df$TIME ==0)] 


#Time-dependent covariate 
df$WT <- 70      
df$WT[df$TIME >= 12] <- 120 

#The calculations are done in a for-loop. Here is the code for it: 
#values needed for the calculation 
C <- 2  
V <- 10  
k <- C/V 

#I would like this part to be written as a function 

for(i in 2:nrow(df)) 
{ 

t <- df$TIME[i]-df$TIME[i-1] 
A1last <- df$A1[i-1] 

df$A1[i] = df$AMT[i]+ A1last*exp(-t*k) 
} 

head(df) 

plot(A1~TIME, data=df, type="b", col="blue", ylim=c(0,150)) 

Другое дело, что предыдущий код предполагает предметную ID = 1 для всех временных точек. Если субъект ID = 2, когда WT (вес) изменяется на 120. Как я могу сбросить вычисления и сделать его автоматизированным для всех идентификаторов объекта в кадре данных? В этом случае исходная датаграмма будет выглядеть так:

#code: 
rm(list=ls(all=TRUE)) 
dosetimes <- c(0,6,12,18) 
df <- data.frame("ID"=1,"TIME"=sort(unique(c(seq(0,30,1),dosetimes))),"AMT"=0,"A1"=NA,"WT"=NA) 
doserows <- subset(df, TIME%in%dosetimes) 
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[1]] <- 100 
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[2]] <- 100 
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[3]] <- 100 
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[4]] <- 100 
df <- rbind(df,doserows) 
df <- df[order(df$TIME,-df$AMT),]  
df <- subset(df, (TIME==0 & AMT==0)==F) 
df$A1[(df$TIME==0)] <- df$AMT[(df$TIME ==0)] 
df$WT <- 70      
df$WT[df$TIME >= 12] <- 120 
df$ID[(df$WT>=120)==T] <- 2 
df$TIME[df$ID==2] <- c(seq(0,20,1)) 

Заранее благодарю вас!

Answer 1

В целом, при выполнении расчетов по данным различных субъекта, мне нравится разделить dataframe по ID, передать вектор отдельных данных субъекта в цикл for, выполнять все вычисления, строить вектор, содержащий все вновь вычисленные данные, а затем сворачивать результирующий и возвращать фрейм данных со всеми нужными вами числами. Это позволяет значительно контролировать то, что вы делаете для каждого предмета.

subjects = split(df, df$ID) 
forResults = vector("list", length=length(subjects)) 

# initialize these constants 
C <- 2  
V <- 10  
k <- C/V 

myFunc = function(data, resultsArray){ 
    for(k in seq_along(subjects)){ 
    df = subjects[[k]] 
    df$A1 = 100 # I assume this should be 100 for t=0 for each subject? 

    # you could vectorize this nested for loop.. 
    for(i in 2:nrow(df)) { 

     t <- df$TIME[i]-df$TIME[i-1] 
     A1last <- df$A1[i-1] 

     df$A1[i] = df$AMT[i]+ A1last*exp(-t*k) 
    } 

    head(df) 

    # you can add all sorts of other calculations you want to do on each subject's data 

    # when you're done doing calculations, put the resultant into 
    # the resultsArray and we'll rebuild the dataframe with all the new variables 
    resultsArray[[k]] = df 

    # if you're not using RStudio, then you want to use dev.new() to instantiate a new plot canvas 
    # dev.new() # dont need this if you're using RStudio (which doesnt allow multiple plots open) 
    plot(A1~TIME, data=df, type="b", col="blue", ylim=c(0,150)) 

    } 

    # collapse the results vector into a dataframe 
    resultsDF = do.call(rbind, resultsArray) 
    return(resultsDF) 
} 

results = myFunc(subjects, forResults) 

Answer 2

Вы хотите:

ddf <- data.frame("ID"=1,"TIME"=sort(unique(c(seq(0,30,1),dosetimes))),"AMT"=0,"A1"=NA,"WT"=NA) 

myfn = function(df){ 

    dosetimes <- c(0,6,12,18) 
    doserows <- subset(df, TIME%in%dosetimes) 

    doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[1]] <- 100 
    doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[2]] <- 100 
    doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[3]] <- 100 
    doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[4]] <- 100 

    #Add back dose information 
    df <- rbind(df,doserows) 
    df <- df[order(df$TIME,-df$AMT),]  
    df <- subset(df, (TIME==0 & AMT==0)==F) 

    df$A1[(df$TIME==0)] <- df$AMT[(df$TIME ==0)] 


    #Time-dependent covariate 
    df$WT <- 70      
    df$WT[df$TIME >= 12] <- 120 

    #The calculations are done in a for-loop. Here is the code for it: 
    #values needed for the calculation 
    C <- 2  
    V <- 10  
    k <- C/V 

    #I would like this part to be written as a function 

    for(i in 2:nrow(df)) 
    { 

    t <- df$TIME[i]-df$TIME[i-1] 
    A1last <- df$A1[i-1] 

    df$A1[i] = df$AMT[i]+ A1last*exp(-t*k) 
    } 

    head(df) 

    plot(A1~TIME, data=df, type="b", col="blue", ylim=c(0,150)) 

} 

myfn(ddf) 

для множественных вызовов:

for(i in 1:N) { 
    myfn(ddf[ddf$ID==i,]) 
    readline(prompt="Press <Enter> to continue...") 
}