如何选择特定分位数内的观测值

Question

我的数据（~1000 行）如下所示：

head(data)

   alt   alb   alp alt_zscore alb_zscore alp_zscore
 <dbl> <dbl> <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>
1  11    2.60   9       -1.54      -7.82      -0.949
2  12    5.37  86.3     -1.45      -0.351      2.31 
3  15.7  4.67  28       -1.09      -2.24      -0.148
4   7    4.43 171.      -1.93      -2.89       5.87 
5  14.5  3.75  12       -1.20      -4.72      -0.822
6  17.5  3.70  82.5     -0.915     -4.86       2.15

每个变量列（即

alt

、

alb

、

alp

）都有相应的 z 分数列（

alt_zscore

、

alb_zscore

、

alp_zscore

）。

在我之前的代码中，我告诉 R，对于每个 z 评分列，如果观测值比平均值低 1 个标准差以上，则取 z 评分观测值的绝对值；如果不符合标准，则给它 0。（我这样做的原因是因为稍后在我的代码中，我将所有这些 z 评分观察结果添加到另一列中。）

这是我之前的代码：

name <- c("alt_zscore", "alb_zscore", "alp_zscore")

stdev <- 1

lf <- list(
  \(x) ifelse(x <= -stdev, abs(x), 0),
  \(x) ifelse(x <= -stdev, abs(x), 0),
  \(x) ifelse(x <= -stdev, abs(x), 0)
) %>% 
  setNames(name)

我这样做的原因是我可以创建一个新列“total_score”，它是符合我的标准的所有 z 分数的总和。

data <- data %>% 
  mutate(total_score = rowSums(across(all_of(name), ~ lf[[cur_column()]](.)), na.rm = TRUE))

现在，我想做的是告诉 R，对于每个“常规”列（即，这里我指的是“alt”，而不是“alt_zscore”），如果观察值小于该列的第 25 个百分位数，然后取其对应的 z 得分列的绝对值 (alt_zscore)；否则，给它一个零。

我正在尝试修改现有代码来执行此操作，但运气不佳。任何帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

您可以使用

across()

+

cur_column()

:

library(dplyr)

df %>%
  mutate(across(alt:alp,
                ~ if_else(.x < quantile(.x, .25), abs(get(paste0(cur_column(), "_zscore"))), 0),
                .names = "{.col}_new"))

#    alt  alb   alp alt_zscore alb_zscore alp_zscore alt_new alb_new alp_new
# 1 11.0 2.60   9.0     -1.540     -7.820     -0.949    1.54    7.82   0.949
# 2 12.0 5.37  86.3     -1.450     -0.351      2.310    0.00    0.00   0.000
# 3 15.7 4.67  28.0     -1.090     -2.240     -0.148    0.00    0.00   0.000
# 4  7.0 4.43 171.0     -1.930     -2.890      5.870    1.93    0.00   0.000
# 5 14.5 3.75  12.0     -1.200     -4.720     -0.822    0.00    0.00   0.822
# 6 17.5 3.70  82.5     -0.915     -4.860      2.150    0.00    4.86   0.000

---

对于您的第一个任务，不需要函数列表 (

lf

)，因为所有函数都是相同的。

df %>% 
  mutate(total_score = rowSums(across(alt:alp, ~ ifelse(.x <= -1, abs(.x), 0)), na.rm = TRUE))

---

数据

df <- read.table(text =
"   alt   alb   alp alt_zscore alb_zscore alp_zscore
1  11    2.60   9       -1.54      -7.82      -0.949
2  12    5.37  86.3     -1.45      -0.351      2.31 
3  15.7  4.67  28       -1.09      -2.24      -0.148
4   7    4.43 171.      -1.93      -2.89       5.87 
5  14.5  3.75  12       -1.20      -4.72      -0.822
6  17.5  3.70  82.5     -0.915     -4.86       2.15")