如何编写R函数按Hospital_ID生成独立患者合并DataFrame

步骤说明 #

1. 合并数据表：先将Demography和Patient_Prescription通过Pat_ID关联，筛选出需要的列（匹配预期输出结构）。
2. 按医院拆分：将合并后的数据集按Hospital_ID拆分为一个列表，每个列表元素对应一家医院的合并DataFrame。

完整代码 #

library(dplyr)
library(stringr) # 用于格式化处方名称（可选）

# 合并两个数据表，保留目标列并格式化处方名称
merged_data <- Demography %>%
  inner_join(Patient_Prescription, by = "Pat_ID") %>%
  select(Pat_ID, Hospital_ID, Prescription, Gender) %>%
  mutate(Prescription = str_to_title(Prescription)) # 可选：将处方名首字母大写，匹配示例输出

# 按Hospital_ID拆分为DataFrame列表
hospital_dfs <- split(merged_data, merged_data$Hospital_ID)

如何使用结果 #

• 通过列表索引访问特定医院的数据：

  # 获取A434医院的合并数据
  hospital_dfs[["A434"]]
  
  # 获取A232医院的合并数据
  hospital_dfs[["A232"]]
  

示例输出 #

A434医院数据：

A232医院数据：

注意事项 #

• 使用列表存储所有医院数据比生成270个独立DataFrame更整洁，便于后续批量处理（如导出到文件、批量分析）。
• 若确实需要将每个医院数据转为独立环境变量，可使用list2env(hospital_dfs, .GlobalEnv)，但不推荐用于大量分组的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Usman YousafZai