如何高效检查生存时间序列的逻辑合理性？

核心逻辑：合理的生存序列只能从1（存活）转为0（死亡），不能反向。因此只需检查每行时间序列中是否存在从0到1的跳跃（即diff(序列)出现1的情况）。

方法1：dplyr 逐行处理（直观易懂） #

library(dplyr)

dat_clean <- dat %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 提取当前行的所有时间列，转为数值向量
    survival_vec = as.numeric(as.character(c_across(starts_with("timeperiod")))),
    # 检查是否存在复活（0→1）的情况
    has_resurrect = any(diff(survival_vec) == 1),
    # 标记逻辑状态
    logic_status = ifelse(has_resurrect, "not ok", "ok")
  ) %>%
  # 移除中间辅助变量
  select(-survival_vec, -has_resurrect)

方法2：dplyr + purrr（大样本更高效） #

避免rowwise()的性能损耗，用pmap批量处理每行：

library(dplyr)
library(purrr)

dat_clean <- dat %>%
  mutate(
    logic_status = pmap_chr(select(., starts_with("timeperiod")), function(...) {
      survival_vec <- as.numeric(as.character(c(...)))
      ifelse(any(diff(survival_vec) == 1), "not ok", "ok")
    })
  )

方法3：Base R 原生实现（无需加载包） #

# 筛选所有时间列
time_cols <- grep("timeperiod", names(dat), value = TRUE)
# 将时间列转为数值矩阵
survival_mat <- apply(dat[time_cols], 2, function(x) as.numeric(as.character(x)))
# 逐行检查是否存在复活情况
has_resurrect <- apply(survival_mat, 1, function(x) any(diff(x) == 1))
# 添加逻辑状态列
dat$logic_status <- ifelse(has_resurrect, "not ok", "ok")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Em Laskey