R 按治疗类型总结（计数/频率），其中个人可以同时接受两种治疗

假设我们有这些数据：

dat<-data.frame(id=c(1,1,2,2,3,4,4,5,6,6),Rx=c(1,2,1,2,1,1,1,2,2,2))

   id Rx
1   1  1
2   1  2
3   2  1
4   2  2
5   3  1
6   4  1
7   4  1
8   5  2
9   6  2
10  6  2

最终结果应该是：

dat %>%
  group_by(id,Rx) %>%
  unique() %>%
  ...something

  Rx    Count
   1        2
   2        2
Both        2

---

谢谢

此解决方案不适用于两种以上的治疗：

library(dplyr)

dat %>%
  distinct(id, Rx) %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(
    trt1 = setequal(1, Rx), # change due to comment from @Marat Talipov
    trt2 = setequal(2, Rx),
    both = setequal(1:2, Rx)
    ) %>%
  ungroup() %>%
  distinct(id) %>%
  summarise_each(funs(sum), trt1:both)

此解决方案较短，可推广到多种治疗：

library(stringr)

dat %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(
    rx_list = str_c(sort(unique(Rx)), collapse = ",")
    ) %>%
  distinct(id) %>%
  count(rx_list)

---

这是另一个广义解

library(dplyr)
dat %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(indx = toString(sort(unique(Rx)))) %>%
  ungroup() %>%
  count(indx)

# Source: local data table [3 x 2]
# 
#   indx n
# 1 1, 2 2
# 2    1 2
# 3    2 2

---

与

数据表

类似

library(data.table)
setDT(dat)[, .(indx = toString(sort(unique(Rx)))), id][ , .N, indx]

---

不完全是您所指示的输出，但它是基本R、一行和通用：

 table(do.call(function(...) paste(...,sep="_"),as.data.frame(table(dat)>0)))
 #FALSE_TRUE TRUE_FALSE  TRUE_TRUE 
     2          2          2

---

如果治疗方法多于两种，则说明了所有可能的组合。

是否希望解决方案推广到两种以上的治疗方法？真正的问题只有两种治疗方法，因此推广并不可怕，但是作为一种学习经验和以后的应用，如果将其推广到2种以上的治疗方法，我们将不胜感激。第一种解决方案：您可以使用

setequal（XXX，dat$Rx）

（XXX可以是1,2或c（1,2）），而不是

%in%

如果治疗顺序不同，这是不完全正确的。即，对于该数据集，它将给出一个重复的

dat@DMC，对于第二种解决方案，如果顺序为1,2 vs.2,1，则形成单独的组。如果您将
rx_list
更改为
rx_list=str_c（排序（rx），collapse=“，”）
@AndrewTaylor，则此功能有效-感谢您的关注。修改了解决方案。或者，对于稍微不同的输出
表（交互（如.data.frame（表（dat）>0）））