R：如何计算以逗号分隔的所有字符值？

Question

下面是我正在使用的一些测试数据的两行。我想算一下ICD10Code列中由列分隔的所有字符。从段在下面的代码中，我使用了group_by，因为每个“ PatientId”值在该列中都有重复项，但有其他列中的唯一值。如何计算所有字符值的频率？

PatientId ReferralSource     NextAppt   Age InsuranceName            ICD10Code
1584      St Francis         Y       34 SLIDING FEE SCHEDULE     M5136, N809, R51, Z6831  
2655      Piedmont Hospital  Y       60 Medicaid-GA (Medicaid)   E119, E782, I10, L729, R809

结果如下所示。

M5136=1
N809=1
R51=1

对于R来说还很陌生，我尝试了在Stack中找到的这段代码（适用），并产生了一个每行特定行的总数。

data.id <- data.1 %>% group_by(PatientId) %>%  
      summarise(ReferralSource=first(ReferralSource),NextAppt=first(NextAppt),
      Age=max(Age),InsuranceName=toString(unique(InsuranceName)),
      ICD10Code=toString(unique(ICD10Code)))
sapply(strsplit(data.id$ICD10Code,","),FUN=function(x){length(x[x!="Null"])})

即得出每一行的总数。

 [1] 10 17  5 18  6  5  8  7  2  8  3  8 10 14  5  5  9  8 11  5  6  5  9 16  9  4  3  9 18  9 12 
  12 12  2 16  6 10
   [38]  2  2  3  4  9  7 12  5 10 16 13  9  1  6  2  7  9  8  5  5  4  3 11 19  6  4  3  7  8  6 
  10  8  6 16 11  5  9
   [75] 13  5  8  4 10  3  7  5  6  4  3  4  8  7  7  4  5  9  2  6  1 20  3  3  3  4  5  5  7  3 
  12  7 16  1  7  6  3
  [112]  4  2  7  8  4  1  9  3  8  3  8  5  8  2  4  4  8  4  7 10  8  2  4  4  2  9  7  7  5  1  
  8  6 10  9  3 11 10
  [149]  3  6  4  6 13  3  7 11  6  5  4  3  1  4 10 10 10 10 11  2  1  5  4  5  5  5  5  9  5  7  
  7  2 6  7  7  6  5
 [186]  7  8  9     

Answer 1

一种选择是在“ ICD10Code”列上使用separate_rows（假设它为character类），将其与“ PatientID”一起用作分组变量，并在n()中获取计数（summarise）以及输出所需的其他变量，如OP的文章所示

library(dplyr)
library(tidyr)
data.1 %>%
      separate_rows(ICD10Code) %>%
      group_by(PatientID, ICD10Code) %>%
      summarise(Count = n(), 
                ReferralSource=first(ReferralSource),
                NextAppt=first(NextAppt),       
                Age=max(Age),
                InsuranceName=toString(unique(InsuranceName)))

---

[如果其他摘要输出仅基于'PatientID'分组，则将'Count'也用作分组变量，而不是'ICD10Code'

---

[如果我们只想从'ICD10Code'中为每个'PatientID'计数，那么只需在count之后执行separate_rows

data.1 %>%
     select(PatientID, ICD10Code) %>%
     separate_rows(ICD10Code) %>%
     count(PatientID, ICD10Code)