如何将for-loop写入函数。如何按主题ID进行应用 [英] How to write the for-loop into a function. How to apply it by subject ID
本文介绍了如何将for-loop写入函数。如何按主题ID进行应用的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
＃设置计算所需的参数值
k10< ; - 0.2
k12 < - 0.1
k21 < - 0.04
k20 < -
E1< - k10 + k12
E2< - k21 + k20
lambda1 = 0.3145683
lambda2 = 0.02543168
#Matrix计算
（i in 2：nrow（df））
{
t< - df $ TIME [i] -df $ TIME [i-1]
A1last< - df $ A1 [i-1]
A2last < - df $ A2 [i-1]
A1term =（（（A1last * E2 + A2last * k21）-A1last * lambda1）* exp（-t * lambda1） - （（A1last * E2 + A2last * k21）-A1last * lambda2 ）* exp（-t * lambda2））/（lambda2-lambda1）
df $ A1 [i] = A1term + df $ AMT [i]
A2term =（（（A2last * E1 + A1last * k12）-A2last * lambda1）* exp（-t * lambda1） - （（A2last * E1 + A1last * k12）-A2last * lambda2）* exp（-t * lambda2））/（lambda2-lambda1）
df $ A2 [i] = A2term
}
我会感激有人帮助我：
1）对每个ID应用上面的矩阵计算（即计算A1， A2为ID = 1，然后重置并计算A1，A2为ID = 2并填写在数据框中）
2）将矩阵计算放在函数中。
这是我的数据框如何（注意：在R中创建此df的代码也在下面提供）
df< - ID TIME AMT A1 A2 DV WT
1 0 100 100 0 NA 70
1 1 0 NA NA NA 70
1 2 0 NA NA NA 70
1 3 0 NA NA NA 70
1 4 0 NA NA NA 70
1 5 0 NA NA NA 70
1 6 100 NA NA NA 70
1 6 0 NA NA NA 70
1 7 0 NA NA NA 70
1 8 0 NA NA NA 70
1 9 0 NA NA NA 70
1 10 0 NA NA NA 70
1 11 0 NA NA NA 70
2 0 50 50 0 NA 120
2 1 0 NA NA NA 120
2 2 0 NA NA NA 120
2 3 0 NA NA NA 120
2 4 0 NA NA NA 120
2 5 0 NA NA NA 120
2 6 0 NA NA NA 120
2 7 50 NA NA NA 120
2 8 0 NA NA NA 120
2 9 0 NA NA NA 120
2 10 0 NA NA NA 120
2 11 0 NA NA NA 120
2 12 0 NA NA NA 120
2 13 0 NA NA NA 120
2 14 0 NA NA NA 120
2 15 0 NA NA NA 120
2 16 0 NA NA NA 120
2 17 0 NA NA NA 120
2 18 0 NA NA NA 120
2 19 0 NA NA NA 120
2 20 0 NA NA NA 120
rm（list = ls（all = TRUE））
dosetimes< - c（0,6,12,18）
df< - data.frame（ID= 1，TIME = sort（unique（c（seq（0,30,1），dosetimes））），AMT= 0，A1= NA，A2= NA，DV= NA，WT= NA）
doserows< - 子集（df，％dosetimes中的TIME％）
doserows $ AMT [doserows $ TIME == dosetimes [1]]< - 100
doserows $ AMT [ doserows $ TIME == dosetimes [2]]< - 100
doserows $ AMT [doserows $ TIME == dosetimes [3]]< - 50
doserows $ AMT [doserows $ TIME == dosetimes [4]]< - 50
df< - rbind（df，doserows）
df< - df [order（df $ TIME，-df $ AMT），]
df < - 子集（df，（TIME == 0& AMT == 0）== F）
df $ WT < - 70
df $ WT [df $ TIME> = 12]< - 120
df $ ID [（df $ WT> = 120）== T] < - 2
df $ TIME [df $ ID == 2]< - c（seq（0,20,1））
df $ A1 [df $ TIME == 0]< - df $ AMT [（df $ TIME == 0）]
df $ A2 [df $ TIME == 0]< - 0
提前谢谢！
解决方案
p>尝试：
fun1< - function（df）{
for（i in 2：nrow ）
{
t < - df $ TIME [i] -df $ TIME [i-1]
A1last < - df $ A1 [i-1]
A2last < - df $ A2 [i-1]
A1term =（（（A1last * E2 + A2last * k21）-A1last * lambda1）* exp（-t * lambda1） - （（A1last * E2 + A2last * k2）-Allast * lambda2）* exp（-t * lambda2））/（lambda2-lambda1）
df $ A1 [i] = A1term + df $ AMT [i]
A2term =（（（ A2last * E1 + A1last * k12）-A2last * lambda1）* exp（-t * lambda1） - （（A2last * E1 + A1last * k12）-A2last * lambda2）* exp（-t * lambda2））/（λ2- lambda1）
df $ A2 [i] = A2term
}
df
}
res < - unsplit（lapply（split（df，df $ ID），function（x） fun1（x）），df $ ID）
头（res）
＃ID时间AMT A1 A2 DV WT
＃110 1 0 100 100.00000 0.000000 NA 70
＃2 1 1 0 74.24376 8.466067 NA 70
＃3 1 2 0 55.40806 14.434584 NA 70
＃4 1 3 0 41.62585 18.584970 NA 70
＃5 1 4 0 31.53396 21.413134 NA 70
＃6 1 5 0 24.13714 23.281013 NA 70
I have the a dataframe (Table below): I have a code that calculates the values of A1 and A2 and fill them in the dataframe. Here is my code for calculating A1, A2 for a subject.
#Set parameter values needed for calcuation
k10 <- 0.2
k12 <- 0.1
k21 <- 0.04
k20 <- 0
E1 <- k10+k12
E2 <- k21+k20
lambda1 = 0.3145683
lambda2 = 0.02543168
#Matrix calculations
for(i in 2:nrow(df))
{
t <- df$TIME[i]-df$TIME[i-1]
A1last <- df$A1[i-1]
A2last <- df$A2[i-1]
A1term = (((A1last*E2+A2last*k21)-A1last*lambda1)*exp(-t*lambda1)-((A1last*E2+A2last*k21)-A1last*lambda2)*exp(-t*lambda2))/(lambda2-lambda1)
df$A1[i] = A1term + df$AMT[i]
A2term = (((A2last*E1+A1last*k12)-A2last*lambda1)*exp(-t*lambda1)-((A2last*E1+A1last*k12)-A2last*lambda2)*exp(-t*lambda2))/(lambda2-lambda1)
df$A2[i] = A2term
}
I would appreciate if somebody help me in: 1) apply the matrix calculation above for every ID (i.e. calculate for A1, A2 for ID=1, then reset and calculate A1, A2 for ID=2 and fill them in the dataframe) 2) put the matrix calculations in a function.
Here is how my dataframe looks like (Note: the code for creating this df in R is also provide below)
df <- ID TIME AMT A1 A2 DV WT
1 0 100 100 0 NA 70
1 1 0 NA NA NA 70
1 2 0 NA NA NA 70
1 3 0 NA NA NA 70
1 4 0 NA NA NA 70
1 5 0 NA NA NA 70
1 6 100 NA NA NA 70
1 6 0 NA NA NA 70
1 7 0 NA NA NA 70
1 8 0 NA NA NA 70
1 9 0 NA NA NA 70
1 10 0 NA NA NA 70
1 11 0 NA NA NA 70
2 0 50 50 0 NA 120
2 1 0 NA NA NA 120
2 2 0 NA NA NA 120
2 3 0 NA NA NA 120
2 4 0 NA NA NA 120
2 5 0 NA NA NA 120
2 6 0 NA NA NA 120
2 7 50 NA NA NA 120
2 8 0 NA NA NA 120
2 9 0 NA NA NA 120
2 10 0 NA NA NA 120
2 11 0 NA NA NA 120
2 12 0 NA NA NA 120
2 13 0 NA NA NA 120
2 14 0 NA NA NA 120
2 15 0 NA NA NA 120
2 16 0 NA NA NA 120
2 17 0 NA NA NA 120
2 18 0 NA NA NA 120
2 19 0 NA NA NA 120
2 20 0 NA NA NA 120
rm(list=ls(all=TRUE))
dosetimes <- c(0,6,12,18)
df <- data.frame("ID"=1,"TIME"=sort(unique(c(seq(0,30,1),dosetimes))),"AMT"=0,"A1"=NA,"A2"=NA,"DV"=NA,"WT"=NA)
doserows <- subset(df, TIME%in%dosetimes)
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[1]] <- 100
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[2]] <- 100
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[3]] <- 50
doserows$AMT[doserows$TIME==dosetimes[4]] <- 50
df <- rbind(df,doserows)
df <- df[order(df$TIME,-df$AMT),]
df <- subset(df, (TIME==0 & AMT==0)==F)
df$WT <- 70
df$WT[df$TIME >= 12] <- 120
df$ID[(df$WT>=120)==T] <- 2
df$TIME[df$ID==2] <- c(seq(0,20,1))
df$A1[df$TIME==0] <- df$AMT[(df$TIME ==0)]
df$A2[df$TIME==0] <- 0
Thank you in advance !
解决方案
Try:
fun1 <- function(df){
for(i in 2:nrow(df))
{
t <- df$TIME[i]-df$TIME[i-1]
A1last <- df$A1[i-1]
A2last <- df$A2[i-1]
A1term = (((A1last*E2+A2last*k21)-A1last*lambda1)*exp(-t*lambda1)-((A1last*E2+A2last*k21)-A1last*lambda2)*exp(-t*lambda2))/(lambda2-lambda1)
df$A1[i] = A1term + df$AMT[i]
A2term = (((A2last*E1+A1last*k12)-A2last*lambda1)*exp(-t*lambda1)-((A2last*E1+A1last*k12)-A2last*lambda2)*exp(-t*lambda2))/(lambda2-lambda1)
df$A2[i] = A2term
}
df
}
res <- unsplit(lapply(split(df, df$ID), function(x) fun1(x)), df$ID)
head(res)
# ID TIME AMT A1 A2 DV WT
#110 1 0 100 100.00000 0.000000 NA 70
#2 1 1 0 74.24376 8.466067 NA 70
#3 1 2 0 55.40806 14.434584 NA 70
#4 1 3 0 41.62585 18.584970 NA 70
#5 1 4 0 31.53396 21.413134 NA 70
#6 1 5 0 24.13714 23.281013 NA 70
这篇关于如何将for-loop写入函数。如何按主题ID进行应用的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
查看全文
