समूह आईडी और परिणाम और जल्द से जल्द जल्द से जल्द तिथियाँ के विशिष्ट परिणामों और एक निर्दिष्ट संख्या (मैं.ई outcome1, outcome2)

के साथ tidyverse आप निम्नलिखित की कोशिश कर सकते.

(यदि आवश्यक हो तो, पहली arrange द्वारा Date तो, यह है कालानुक्रमिक क्रम में.)

बनाएँ एक समूह के आधार पर मूल्य में परिवर्तन Outcome स्तंभ से (छूट डूबने के लिए और इसके विपरीत). मैं प्रयोग किया जाता rleid से data.table सुविधा के लिए बनाया गया है और एक अस्थायी स्तंभ, Grp. उदाहरण के लिए:

      Id Date       Outcome   Grp
   <dbl> <chr>      <chr>   <int>
 1     1 2001-01-31 CR          1
 2     1 2001-02-13 CR          1
 3     1 2001-05-31 Relapse     2
 4     1 2001-06-02 Relapse     2
 5     1 2018-01-31 CR          3
 6     1 2018-03-31 CR          3
 7     1 2018-07-31 CR          3
 8     1 2019-04-04 Relapse     4
 9     2 2014-01-31 CR          1
10     2 2014-02-02 CR          1
11     2 2014-04-31 Relapse     2
12     2 2014-05-18 CR          3

आप देख सकते हैं, प्रत्येक के भीतर Id, कि जब Outcome परिवर्तन, Grp बढ़ जाती है । कि जिस तरह से, बाद में तारीख के साथ एक ही Outcome में शामिल किया जाएगा एक ही Grp.

के .add तर्क हमें की अनुमति देता है जोड़ने के लिए Grp के लिए पहले समूह है, जो सिर्फ था Id. तो, समूहीकरण अब दोनों के द्वारा Grp और Id, आप कर सकते हैं तो slice पहली पंक्ति. slice(1) या slice(n = 1) रखना होगा 1 पंक्ति समूह के भीतर. इस मामले में, हम दोनों के द्वारा वर्गीकृत किया है Id और Grp, तो केवल 1 पंक्ति में रखा जा सकता है के लिए एक दिए गए Grp और Id संयोजन ।

अंत में, आप जोड़ सकते हैं एक पंक्ति संख्या के लिए अनुमति देगा कि व्यापक उत्पादन वर्णित (एक लगातार संख्या के अनुक्रम के लिए सीआर और पतन: 1, 2, 3, 4...). इस मामले में, हम group_by दोनों Id और Outcomeहै , और लगातार संख्या के लिए दिनांक इस संयोजन. pivot_wider डाल दिया जाएगा में डेटा विस्तृत स्वरूप अगर वांछित.

library(data.table)
library(tidyverse)

mydata %>%
  group_by(Id) %>%
  mutate(Grp = rleid(Outcome)) %>%
  group_by(Grp, .add = T) %>%
  slice(1) %>%
  group_by(Id, Outcome) %>%
  mutate(n = row_number()) %>%
  pivot_wider(id_cols = Id, names_from = c(Outcome, n), values_from = Date)

आउटपुट

     Id CR_1       Relapse_1  CR_2       Relapse_2 
  <dbl> <chr>      <chr>      <chr>      <chr>     
1     1 2001-01-31 2001-05-31 2018-01-31 2019-04-04
2     2 2014-01-31 2014-04-31 2014-05-18 NA