R 创建一列，其中包含每个人的基线时间

我有这样一个数据集：

df=data.frame(subject= c(rep(1, 3), rep(2, 2),rep(3,4)), visit=c(1:3,1:2,1:4),time=c('2003-03-07 6:34','2003-03-07 7:33','2003-03-07 8:15','2003-03-15 6:42','2003-03-15 7:42','2003-03-16 6:20','2003-03-16 6:40','2003-03-16 7:38','2003-03-16 8:42')) 

  subject visit            time
1       1     1 2003-03-07 6:34
2       1     2 2003-03-07 7:33
3       1     3 2003-03-07 8:15
4       2     1 2003-03-15 6:42
5       2     2 2003-03-15 7:42
6       3     1 2003-03-16 6:20
7       3     2 2003-03-16 6:40
8       3     3 2003-03-16 7:38
9       3     4 2003-03-16 8:42

我希望创建一个列，以包含每次就诊时每个人的基线时间，预期输出应如下所示：

df1=data.frame(subject= c(rep(1, 3), rep(2, 2),rep(3,4)), visit=c(1:3,1:2,1:4),time=c('2003-03-07 6:34','2003-03-07 6:34','2003-03-07 6:34','2003-03-15 6:42','2003-03-15 6:42','2003-03-16 6:20','2003-03-16 6:20','2003-03-16 6:20','2003-03-16 6:20')) 

  subject visit            time
1       1     1 2003-03-07 6:34
2       1     2 2003-03-07 6:34
3       1     3 2003-03-07 6:34
4       2     1 2003-03-15 6:42
5       2     2 2003-03-15 6:42
6       3     1 2003-03-16 6:20
7       3     2 2003-03-16 6:20
8       3     3 2003-03-16 6:20
9       3     4 2003-03-16 6:20

有人知道如何实现这一点吗？

选项1（假设排序顺序）：

选项2（一个更稳健的解决方案，可以确定哪一个是第一次就诊）：

选项3（转换为POSIXct并使用

min

）：

选项4（可能最快/最容易）：

---

您可以为此使用

dplyr

require(dplyr)

df %>%
  group_by(subject) %>%
  summarize(time2 = time[1]) %>%
  left_join(df, by = "subject")

下面是生成的数据帧：

  subject           time2 visit            time
1       1 2003-03-07 6:34     1 2003-03-07 6:34
2       1 2003-03-07 6:34     2 2003-03-07 7:33
3       1 2003-03-07 6:34     3 2003-03-07 8:15
4       2 2003-03-15 6:42     1 2003-03-15 6:42
5       2 2003-03-15 6:42     2 2003-03-15 7:42
6       3 2003-03-16 6:20     1 2003-03-16 6:20
7       3 2003-03-16 6:20     2 2003-03-16 6:40
8       3 2003-03-16 6:20     3 2003-03-16 7:38
9       3 2003-03-16 6:20     4 2003-03-16 8:42

---

数据表

方法

library(data.table)
setDT(df)[, time2 := min(as.POSIXct(time)), by = subject]

library(dplyr)
df %>%
  group_by(subject) %>%
  mutate(time = min(as.POSIXct(time)))

---

dplyr

进近

library(data.table)
setDT(df)[, time2 := min(as.POSIXct(time)), by = subject]

library(dplyr)
df %>%
  group_by(subject) %>%
  mutate(time = min(as.POSIXct(time)))

---

感谢大家分享这些有用的解决方案！只是做了一些简单的调整。如果在

ave

中只有一个分组因子，则不需要

中的
和
内的
和
列表（…）
如果在
ave
中只有一个分组因子，则不需要
中的
应该保留，分组因子应该包含在
列表（…）
命令中，对吗？
require(dplyr)

df %>%
  group_by(subject) %>%
  summarize(time2 = time[1]) %>%
  left_join(df, by = "subject")

  subject           time2 visit            time
1       1 2003-03-07 6:34     1 2003-03-07 6:34
2       1 2003-03-07 6:34     2 2003-03-07 7:33
3       1 2003-03-07 6:34     3 2003-03-07 8:15
4       2 2003-03-15 6:42     1 2003-03-15 6:42
5       2 2003-03-15 6:42     2 2003-03-15 7:42
6       3 2003-03-16 6:20     1 2003-03-16 6:20
7       3 2003-03-16 6:20     2 2003-03-16 6:40
8       3 2003-03-16 6:20     3 2003-03-16 7:38
9       3 2003-03-16 6:20     4 2003-03-16 8:42

library(data.table)
setDT(df)[, time2 := min(as.POSIXct(time)), by = subject]

library(dplyr)
df %>%
  group_by(subject) %>%
  mutate(time = min(as.POSIXct(time)))