如何合并两个Glycemie score变量并计算整体中位数？

以下是两种常用编程语言的实现方案，适配你1000条ID的数据集：

R语言实现 #

基础R方法 #

直接使用apply函数按行计算中位数，自动处理每行的两个观测值：

# 假设你的数据框名为df
df$Glycemie_median <- apply(df[, c("Glycemie score 1", "Glycemie score 2")], 
                            1, 
                            median, 
                            na.rm = TRUE)

参数na.rm = TRUE用于忽略可能存在的缺失值，若数据无缺失可省略。

tidyverse风格方法 #

如果习惯用tidyverse工具链，可用rowwise()按行操作：

library(tidyverse)

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(Glycemie_median = median(c(`Glycemie score 1`, `Glycemie score 2`), na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

Python（pandas）实现 #

利用pandas的median方法高效计算每行中位数：

import pandas as pd

# 假设你的数据框名为df
df['Glycemie_median'] = df[['Glycemie score 1', 'Glycemie score 2']].median(axis=1, skipna=True)

axis=1指定按行计算，skipna=True用于跳过缺失值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mumber1