R 如何计算数据集中事件之间的天数

我正在尝试重新构造数据以重新编码变量（“事件”），以便确定事件之间的天数。基本上，我希望能够计算事件之间发生的天数。重要的是，我只想在每个人的第一个事件发生后开始事件之间的“计数”。以下是一个示例数据帧：

Day = c(1:8,1:8)
Event = c(0,0,1,NA,0,0,1,0,0,1,NA,NA,0,1,0,1)
Person = c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2)
sample <- data.frame(Person,Day,Event);sample

Day=c（1:8,1:8）
事件=c（0,0,1，NA，0,0,1,0,0,1，NA，NA，0,1,0,1）
Person=c（1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2）
样本一种方法是对
人员进行分组，并通过
cumsum（Event==1）
计算事件的不同发生率。现在，对
Person
和
grp
进行分组，计算不同事件发生后经过的天数。解决办法如下：

library(dplyr)

sample %>% group_by(Person) %>%
  mutate(EventNum = cumsum(!is.na(Event) & Event == 1)) %>%
  group_by(Person, EventNum) %>%
  mutate(NewEvent = ifelse(EventNum ==0, NA, row_number() - 1)) %>%
  ungroup() %>%
  select(Person, Day, NewEvent) %>%
  as.data.frame()


#    Person Day NewEvent
# 1       1   1       NA
# 2       1   2       NA
# 3       1   3        0
# 4       1   4        1
# 5       1   5        2
# 6       1   6        3
# 7       1   7        0
# 8       1   8        1
# 9       2   1       NA
# 10      2   2        0
# 11      2   3        1
# 12      2   4        2
# 13      2   5        3
# 14      2   6        0
# 15      2   7        1
# 16      2   8        0

注意：如果数据未在
日期
排序
，则应在上述代码中添加
安排（日期）
 我很难理解这个问题。当您说计算事件之间发生的天数时，您是指事件0和事件1以及事件NA之间的天数吗？此外，每个“人”是否代表一个人？如果是这样，为什么不使用名称？MKR解决了我的问题。为了澄清，我试图计算事件之间的天数（即事件=1时）。即使在事件的值为NA的天数内，计数仍将继续。是的，“Person”指的是一个参与者ID.MKR——我想知道是否有一种简单的方法来重新构造变量（NewEvent），不是像您的解决方案那样按升序，而是按降序？所以NewEvent=c（NA，NA，0,3,2,1,0,1，NA，0,3,2,1,0,1,0）@leary9009是的。您可以使用
ifelse
简单地将行更改为
mutate（NewEvent=ifelse（EventNum==0，NA，n（）-row_number（））
，它将完成此操作。再次感谢！你的建议对我不太管用，但为了达到我的目的，我对你的代码做了一个小小的修改：mutate（NewEvent=ifelse（EventNum==0，NA，n（）-（row_number（）-1））%>%这会导致以下结果：NewEvent=c（NA，NA，4,3,2,1,1，NA，4,3,2,1），当Event=1时，它不会将NewEvent的计数器重置为0，但为了我的需要，这并不重要。
library(dplyr)

sample %>% group_by(Person) %>%
  mutate(EventNum = cumsum(!is.na(Event) & Event == 1)) %>%
  group_by(Person, EventNum) %>%
  mutate(NewEvent = ifelse(EventNum ==0, NA, row_number() - 1)) %>%
  ungroup() %>%
  select(Person, Day, NewEvent) %>%
  as.data.frame()


#    Person Day NewEvent
# 1       1   1       NA
# 2       1   2       NA
# 3       1   3        0
# 4       1   4        1
# 5       1   5        2
# 6       1   6        3
# 7       1   7        0
# 8       1   8        1
# 9       2   1       NA
# 10      2   2        0
# 11      2   3        1
# 12      2   4        2
# 13      2   5        3
# 14      2   6        0
# 15      2   7        1
# 16      2   8        0