case_count <- tapply(status(split_L,"exit")==1,#操作的数据 list( timeBand(split_L,"age2","left")),#分组 sum)
时间: 2024-04-07 14:32:38 浏览: 7
这段代码使用了tapply函数对一个数据集进行分组计算。具体解释如下:
- `status(split_L,"exit")==1`:这是一个逻辑向量,表示在数据集split_L中,满足exit列的值为1的行。
- `list( timeBand(split_L,"age2","left"))`:这是一个分组变量,使用了timeBand函数对split_L数据集中的age2列进行分组,返回一个因子向量。
- `sum`:这是一个函数,表示对分组后的数据进行求和操作。
因此,整个语句的含义是:将数据集split_L按照age2列的值进行分组,并统计在exit列的值为1的情况下,每个分组的行数(即计数),返回一个向量。
需要注意的是,这段代码中的`timeBand`函数并不是R语言中的内置函数,它可能是由数据分析者根据自己的需求编写的一个函数。如果你想了解该函数的具体实现,可以查看代码的其他部分。
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case_count <- tapply(status(split_L,"exit")==1, list( timeBand(split_L,"age2","left")), sum)
这段代码使用了R语言中的tapply()函数和list()函数,用于根据时间段和年龄范围对数据进行分组,并计算每组中符合条件的数据数量。
具体来说,tapply()函数的第一个参数是要进行操作的数据,第二个参数是用于分组的因子,第三个参数则是对每个组执行的操作。在这里,我们将status(split_L,"exit")==1作为要进行操作的数据,将list( timeBand(split_L,"age2","left"))作为分组因子,将sum作为执行的操作,表示对每个组中符合条件的数据进行求和操作。
list()函数则是用于创建一个列表,其中包含了用于分组的因子。在这里,我们使用了timeBand(split_L,"age2","left")函数来创建时间段和年龄范围的组合因子。
请注意,这段代码可能需要根据具体的数据集进行调整和修改,以便正确执行操作。
split_L <- Lexis(entry = list("cal" = cal.yr(test), "age2" = cal.yr(test) - cal.yr(birth)), exit = list("cal" = cal.yr(liver_time)), exit.status = cancer_liver, id = ID, data = incident_dat %>% filter(liver_time > test + 90)) %>% splitLexis(breaks = seq(0,85,5), time.scale="age2") %>% splitLexis(breaks = seq(2014,2022,1), time.scale="cal") case_count <- tapply(status(split_L %>% filter(obesity_HCV==1),"exit")==1, list( timeBand(split_L%>% filter(obesity_HCV==1),"age2","left")), sum)
这段代码的执行流程可以分为以下几个步骤:
1. 创建 Lexis 对象
首先,使用 `Lexis()` 函数创建一个 Lexis 对象,用于对样本进行划分和计算。其中函数的参数包括:
- `entry`:入组时间,由 `cal.yr(test)` 表示;
- `age2`:年龄,由 `cal.yr(test) - cal.yr(birth)` 表示;
- `exit`:出组时间,由 `cal.yr(liver_time)` 表示;
- `exit.status`:出组状态,由 `cancer_liver` 表示;
- `id`:个体的 ID,由 `ID` 表示;
- `data`:分析数据集,由 `incident_dat %>% filter(liver_time > test + 90)` 表示,即筛选出入组时间后 90 天内发生过肝癌的个体。
2. 对 Lexis 对象进行划分
接下来,使用 `splitLexis()` 函数对 Lexis 对象进行划分。其中,使用 `breaks` 参数设置划分的时间间隔,使用 `time.scale` 参数设置时间的刻度。具体来说,将 Lexis 对象按照年龄和时间划分为多个子对象,分别保存到新的 Lexis 对象中。
3. 计算每个子对象中患病的个体数
最后,使用 `tapply()` 函数计算每个子对象中患病的个体数。具体来说,使用 `filter()` 函数筛选出符合条件的个体,其中 `obesity_HCV==1` 表示个体同时患有肥胖和丙型肝炎。然后使用 `timeBand()` 函数将个体按照年龄和时间划分到相应的子对象中,最后使用 `sum()` 函数计算每个子对象中患病的个体数,并将结果保存到 `case_count` 中。
总体来说,这段代码的主要目的是根据样本数据进行生存分析,并计算患病个体数。其中,使用了多个函数对数据进行处理和计算,包括 `Lexis()`、`splitLexis()` 和 `tapply()` 等函数。