R 计算重复测量期间分类变量的变化次数

我在2-5年内观察了许多受试者，每年询问他们是否有特定症状（“是”或“否”）。我想计算每个受试者在观察期（第1年至第5年）内该症状状态/变量发生变化的次数，即变化次数（从“否”到“是”或从“是”到“否”）。不幸的是，我有一些主题没有回答的som NAs。应忽略这些NAs

subject<-c("a","b","c","d")
year1 <- c("no", "yes", NA, NA)
year2 <- c("yes", "yes", NA, "yes")
year3 <- c("no", "yes", "yes", NA)
year4 <- c("yes", "yes", NA, "no")
year5 <- c("yes", "yes", "yes", NA)
df = data.frame(subject, year1, year2, year3, year4, year5) 
df

---

subject我们可以在行上循环，获取非NA元素的
rle
，提取“值”，获取不相等的相邻元素的
sum
，并将其分配给新列“移位”

df$shifts <- apply(df[-1], 1, function(x) {x1 <- rle(x[!is.na(x)])$values
                             sum(x1[-1]!= x1[-length(x1)])})
#[1] 3 0 0 1

df$出于好奇，我试着用dplyr做这个。你知道能不能做到吗
df%%>%select（-subject）%%>%rowwise（）%%>%mutate（x1=list（function（x）rle（x[！is.na（x）]）$values））
甚至不能让我存储x1。@Haboryme你可以调用
df%%rowwise（）%%>%do（
不知道
do
我会尝试的。谢谢。