긴 형식의 불균형 데이터로부터 assesment를 post하기 전에 신뢰성있는 개선을 계산하십시오.

Question

긴 형식으로 구성된 불균형 데이터 세트에서 세션 1에서 "마지막 세션"으로의 안정적인 개선 또는 악화를 계산하고 싶습니다.

내가 가지고있는 데이터는 다음과 같습니다

ID <- c("A","A","B","B","B","C","C","C","C") 
Session <-c(1,2,1,2,3,1,2,3,4) 
Value <- c(10,6,25,35,15,20,25,35,35) 
Have <- data.table(ID,Session,Value) 
Have 

ID Session Value 
A  1 10 
A  2  6 
B  1 25 
B  2 35 
B  3 15 
C  1 20 
C  2 25 
C  3 35 
C  4 35 

내가 같이 할 필요가있는 데이터 : 내가 시도

Change <- c(-4,-4,-10,-10,-10,15,15,15,15) 


Need <- data.table(ID,Session, Value,Change) 
Need 

ID Session Value Change 
A  1 10 -4  
A  2  6 -4  
B  1 25 -10 
B  2 35 -10 
B  3 15 -10 
C  1 20 15  
C  2 25 15  
C  3 35 15  
C  4 35 15  

이 : 나는 코드를 사용

Have$change<-as.vector(unlist(tapply(Have$Value,Have$ID,FUN=function(x){return (x-rep(x[1],length(x)))}))); 
Have 
ID Session Value change 
A  1 10  0 
A  2  6  -4 
B  1 25  0 
B  2 35  10 
B  3 15 -10 
C  1 20  0 
C  2 25  5 
C  3 35  15 
C  4 35  15 

이 게시물의 게시물 Calculating change from baseline with data in long format

Answer 1

가장 예쁜 코드는 아니지만 원하는 것을 수행한다고 생각합니다. 나는 data.table을 모른다. 대신 dplyr을 사용했다. 나는 또한이 질문에 https://stackoverflow.com/a/31529043/4651564

library(dplyr) 

Have <- as.data.frame(Have) 

Have2 <- Have %>% 
    group_by(ID) %>% 
    arrange(Session) %>% 
    filter(row_number() %in% c(1 , n())) %>% 
    summarise(change = diff(Value) ) 


Have %>% left_join (Have2 , by = "ID") 

편집에서 첫 번째와 마지막 선택하는 방법에 약간의 도움을 얻었다 : 내 코드 그것을 답장을 보내