Transformation de variables

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23/03/2016, 11h44
virginielc

Transformation de variables
Bonjour,

J'ai un tableau qui est sous la forme suivante :
Code:

1 2 3 4 5 6 d2404 d2904 d0505 12 12 12 5 5 5 8 8 8 NA 10 10 NA NA 2
Et je voudrais obtenir celui la :
Code:

1 2 3 4 5 6 dose date 12 2404 5 2404 8 2404 10 2904 2 0505
Afin d'avoir, pour chaque ligne, la date à laquelle la dose a été indiquée en premier.

Mais je n'ai pas la moindre idée de comment faire.

Si quelqu'un a une idée ça m'aiderait beaucoup, je suis bloquée.

Merci par avance,

Virginie

Bonjour,

Une solution possible (mais il y a peut-être plus optimisé ^^) :

Code:

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# Création de la première matrice de données
 
A <- data.frame(d2404 = c(12, 5, 8, NA, NA), d2904 = c(12, 5, 8, 10, NA), d0505 = c(12, 5, 8, 10, 2)) 
 
 
# Test sur la date de première apparition
 
test_premiere_apparition <- function(v)
{
    w <- as.numeric(v)
    test <- (!(duplicated(w))) * (!(is.na(w)))  # va renvoyer 1 dans le cas où la valeur rencontrée apparait pour la 1ère fois et qu'il ne s'agit pas de "NA"
    out <- which(test == 1)
 
    return(out)
}
 
S <- apply(A, 1, test_premiere_apparition)  # Pour chaque ligne de A, S va contenir le numéro de la colonne de A dans laquelle on trouve cette valeur pour la 1ère fois
 
 
# Création de la matrice de sortie
 
B <- rep(0, dim(A)[1]*2)
dim(B) <- c(dim(A)[1], 2)
 
names <- gsub("d", "", colnames(A))  # récupération des dates dans les en-têtes de colonnes de A en supprimant le préfixe "d"
 
for(k in 1:(dim(B)[1]))
{
  B[k, 1] <- A[k, S[k]]
  B[k, 2] <- names[S[k]]
}
 
B <- as.data.frame(B)
colnames(B) <- c("dose", "date")
 
B
#   dose date
#    12 2404
#     5 2404
#     8 2404
#    10 2904
#     2 0505

Cordialement,

A.D.

23/03/2016, 16h24
virginielc

Wouah 8O

Ce n'est pas simple...

Merci beaucoup en tout cas !

Virginie

Bonjour,
En complément de la réponse de A.D. : les données semblent indiquer qu'une même dose peut-être administrée à plusieurs dates différentes. Ma proposition est donc de lister toutes ces dates.

Code:

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xxx <- read.table(text = "d2404	d2904	d0505
12	12	12
5	5	5
8	8	8
NA	10	10
NA	NA	2", header = TRUE, sep = "\t")
 
# envExt est là pour réserver un espace où des variables « globales » pourront être déclarées
# sans affecter les objets se trouvant dans d'autres endroits (environnements « simples », espaces des noms, etc.).
envExt <- new.env(parent = emptyenv())
envExt$cpt <- 0L
envExt$sortie <- vector("list", length(xxx))
envExt$composants <- colnames(xxx)
names(envExt$sortie) <- envExt$composants
 
# Dans chaque colonne de xxx, associer chaque élément à l'étiquette de la colonne, i.e.
# associer de façon unique les doses à leurs dates d'applications.
lapply(xxx, function(yyy) {
    envExt$cpt <- envExt$cpt + 1L
    buff <- unique(na.exclude(yyy))
    envExt$sortie[[envExt$cpt]] <- lapply(buff, function(x) envExt$composants[envExt$cpt])
    names(envExt$sortie[[envExt$cpt]]) <- as.character(buff)
})
 
str(envExt$sortie)
 
# Rassembler les résultats : les doses sont en colonnes avec un préfixe « X » qu'on
# pourra aisément éliminer si de besoin.
library("plyr")
resultat <- rbind.fill(
    as.data.frame(envExt$sortie$d2404),
    as.data.frame(envExt$sortie$d2904),
    as.data.frame(envExt$sortie$d0505)
)
 
print(resultat)

> print(resultat)
    X12    X5    X8   X10    X2
1 d2404 d2404 d2404  <NA>  <NA>
2 d2904 d2904 d2904 d2904  <NA>
3 d0505 d0505 d0505 d0505 d0505

Addendum.
dplyr étant la version améliorée de plyr, la même chose avec dplyr donc mais avec des avertissements :

Code:

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library("dplyr")
resultatBis <- bind_rows(
    as.data.frame(envExt$sortie$d2404),
    as.data.frame(envExt$sortie$d2904),
    as.data.frame(envExt$sortie$d0505)
)
 
print(resultatBis)

Source: local data frame [3 x 5]

    X12    X5    X8   X10     X2
  (chr) (chr) (chr) (chr) (fctr)
1 d2404 d2404 d2404    NA     NA
2 d2904 d2904 d2904 d2904     NA
3 d0505 d0505 d0505 d0505  d0505