关于 r：查找患者 ID 至少出现两次以上

Find patient ID at least appears two time and more

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1	df<-data.frame(PATIENT_ID=c(1,1,2,3,3,3,4,5,5,5,5,5))

我要查找已记录至少 2 次的患者 ID。

输出应该是：

1	df_output<-data.frame(PATIENT_ID=c(1,3,5))

谢谢。

又一个dplyr解决方案

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df %>%
group_by(PATIENT_ID) %>%
filter(n() > 1 & row_number() == 1)

和data.table。 (我更喜欢在这里使用 .SD-logic，但是 data.table#3262 仍然是打开的，并且您的示例数据没有其他列。它不会快多少，但如果数据明显更大。)

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library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
DT[, .(n=.N),by=PATIENT_ID][n>1,][,n:=NULL][]
# PATIENT_ID
# 1: 1
# 2: 3
# 3: 5

如果您的数据比样本大，这些基准会改变，但可能会以相同的比例发生变化：user31264\\ 的答案几乎肯定是最快的，而更复杂的 dplyr 管道可能会保留它们的相对表现。

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microbenchmark::microbenchmark(
user = {
a = rle(df$PATIENT_ID)
data.frame(PATIENT_ID=a$values[a$lengths>1])
},
user_sort = {
a = rle(sort(df$PATIENT_ID))
data.frame(PATIENT_ID=a$values[a$lengths>1])
},
r2a = df %>%
group_by(PATIENT_ID) %>%
filter(n() > 1 & row_number() == 1) %>%
ungroup(),
r2b = DT[, .(n=.N),by=PATIENT_ID][n>1,][,n:=NULL],
csg = df %>%
group_by(PATIENT_ID) %>%
summarize(n = n()) %>%
filter(n >= 2) %>%
select(PATIENT_ID),
duck = df %>%
group_by(PATIENT_ID) %>%
mutate(N=n()) %>%
filter(N>=2) %>%
select(-N) %>%
filter(!duplicated(PATIENT_ID))
)
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# user 116.2 138.55 168.536 167.30 180.30 366.2 100
# user_sort 160.1 184.55 238.249 224.60 255.60 464.3 100
# r2a 3018.4 3399.60 4020.076 3839.70 4202.95 12193.5 100
# r2b 2094.6 2945.30 3367.188 3277.80 3838.35 5183.8 100
# csg 5382.5 6262.20 6708.582 6670.90 6992.80 9078.2 100
# duck 7538.3 8568.55 9275.720 8928.65 9420.20 16678.5 100

另一个 dplyr 解决方案，使用 summarize 而不是 mutate 然后 filter 的组合。首先，我们按变量分组，我们计算每组有多少个观察值，然后仅在有两个或多个观察值时才保留。最后一步只保留感兴趣的变量(删除新的 n 列)

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library(dplyr)
df %>%
group_by(PATIENT_ID) %>%
summarize(n = n()) %>%
filter(n >= 2) %>%
select(PATIENT_ID)

1 2	a = rle(df$PATIENT_ID) df_output=data.frame(PATIENT_ID=a$val[a$len>1])

如果df未排序，第一行应该是a = rle(sort(df$PATIEND_ID))

Find patient ID at least appears two time and more

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