为每个度量减去特定条件答案

【问题标题】：subtracting a specific condition for each measure为每个度量减去特定条件
【发布时间】：2013-07-01 02:12:00
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框，它一直持续到主题 22 Beta 是相关度量。

Subject ROI Block Condition Beta
1   motor1  1   nopred_noom -2.8653
1   motor1  1   pred_noom   -2.9126
1   motor1  1   nopred_om   -2.8688
1   motor1  1   pred_om -2.9098
1   motor1  1   null    -2.7717
1   motor1  2   nopred_noom -2.2382
1   motor1  2   pred_noom   -2.0583
1   motor1  2   nopred_om   -2.2207
1   motor1  2   pred_om -2.1928
1   motor1  2   null    -2.1166
1   motor1  3   nopred_noom -1.5992
1   motor1  3   pred_noom   -1.5493
1   motor1  3   nopred_om   -1.5230
1   motor1  3   pred_om -1.4851
1   motor1  3   null    -1.5624
2   motor1  1   nopred_noom -1.1354
2   motor1  1   pred_noom   -1.1614
2   motor1  1   nopred_om   -1.2779
2   motor1  1   pred_om -1.1234
2   motor1  1   null    -1.2203
2   motor1  2   nopred_noom -1.5728
2   motor1  2   pred_noom   -1.6614
2   motor1  2   nopred_om   -1.7076
2   motor1  2   pred_om -1.7702
2   motor1  2   null    -1.4170

有 5 个条件，但我想使用条件 null 作为基线，并想从每个对应的块和主题中的其他条件中减去它。

所以我会从subject1，block 1中的其他条件中的Beta度量中减去subject 1，block 1，条件“null”中的Beta，但是我想使用subject1，block2中的beta值“null”作为主题1中的度量, block2 等等。

null 条件每 5 个条件发生一次，我怀疑我需要使用循环，但我对 R 很陌生，我不知道该怎么做。

感谢任何帮助！！！谢谢:)

【问题讨论】：

标签： r subtraction baseline

【解决方案1】：

这需要所谓的“split-apply-combine”方法。有很多可能性可以做到这一点。对于初学者来说最简单的是包 plyr，因为它的语法很好。

library(plyr)
DF <- ddply(DF, .(Subject,ROI,Block), transform, Beta0 = Beta-Beta[Condition=="null"])

#    Subject    ROI Block   Condition    Beta   Beta0
# 1        1 motor1     1 nopred_noom -2.8653 -0.0936
# 2        1 motor1     1   pred_noom -2.9126 -0.1409
# 3        1 motor1     1   nopred_om -2.8688 -0.0971
# 4        1 motor1     1     pred_om -2.9098 -0.1381
# 5        1 motor1     1        null -2.7717  0.0000
# 6        1 motor1     2 nopred_noom -2.2382 -0.1216
# 7        1 motor1     2   pred_noom -2.0583  0.0583
# 8        1 motor1     2   nopred_om -2.2207 -0.1041
# 9        1 motor1     2     pred_om -2.1928 -0.0762
# 10       1 motor1     2        null -2.1166  0.0000
# <snip>

【讨论】：

【解决方案2】：

这是上述任务的基本 R 代码：

#-- split
dfs <- split(df, list(df$Block, df$Subject))
#-- apply
Beta0<-NULL
for (i in 1:length(dfs))
{Beta0 <- dfs[[i]]$Beta - dfs[[i]][dfs[[i]]$Condition=="null",]$Beta;
 dfs[[i]][,"Beta0"] <- Beta0}
#-- recombine
dfrc <- do.call(rbind, dfs)

df=原始数据框； dfs = 包含所有拆分子组的列表； dfrc = 新数据框，它应该为新列“Beta0”重现上面显示的结果。

我发布此信息是因为我有一个类似的数据集 - 类似地 - 一个块中条件“null”的“Beta”缺失值。 Plyr 产生了一条错误消息“参数暗示不同的行数：x，0”并且没有计算。然而，上面的代码为该块生成了 NA，但计算了所有其余部分。

【讨论】：

【解决方案3】：

进入data.table 也很有趣。或者，也许我只是在踢 DT……

+1 表示有数据的可回答问题。

df <- read.table(text ='Subject ROI Block Condition Beta
1   motor1  1   nopred_noom -2.8653
1   motor1  1   pred_noom   -2.9126
1   motor1  1   nopred_om   -2.8688
1   motor1  1   pred_om -2.9098
1   motor1  1   null    -2.7717
1   motor1  2   nopred_noom -2.2382
1   motor1  2   pred_noom   -2.0583
1   motor1  2   nopred_om   -2.2207
1   motor1  2   pred_om -2.1928
1   motor1  2   null    -2.1166
1   motor1  3   nopred_noom -1.5992
1   motor1  3   pred_noom   -1.5493
1   motor1  3   nopred_om   -1.5230
1   motor1  3   pred_om -1.4851
1   motor1  3   null    -1.5624
2   motor1  1   nopred_noom -1.1354
2   motor1  1   pred_noom   -1.1614
2   motor1  1   nopred_om   -1.2779
2   motor1  1   pred_om -1.1234
2   motor1  1   null    -1.2203
2   motor1  2   nopred_noom -1.5728
2   motor1  2   pred_noom   -1.6614
2   motor1  2   nopred_om   -1.7076
2   motor1  2   pred_om -1.7702
2   motor1  2   null    -1.4170', header=T)

dt <- data.table(df)

delta_maker <- function(x) {
  return(x - x[5])
}

dt[, delta := delta_maker(Beta), by = list(ROI, Subject, Block)]

#Subject    ROI Block   Condition    Beta   delta
#1:       1 motor1     1 nopred_noom -2.8653 -0.0936
#2:       1 motor1     1   pred_noom -2.9126 -0.1409
#3:       1 motor1     1   nopred_om -2.8688 -0.0971
#4:       1 motor1     1     pred_om -2.9098 -0.1381
#5:       1 motor1     1        null -2.7717  0.0000
#6:       1 motor1     2 nopred_noom -2.2382 -0.1216
#7:       1 motor1     2   pred_noom -2.0583  0.0583
#8:       1 motor1     2   nopred_om -2.2207 -0.1041
#9:       1 motor1     2     pred_om -2.1928 -0.0762
#10:       1 motor1     2        null -2.1166  0.0000
#11:       1 motor1     3 nopred_noom -1.5992 -0.0368
#12:       1 motor1     3   pred_noom -1.5493  0.0131
#13:       1 motor1     3   nopred_om -1.5230  0.0394
#14:       1 motor1     3     pred_om -1.4851  0.0773
#15:       1 motor1     3        null -1.5624  0.0000
#16:       2 motor1     1 nopred_noom -1.1354  0.0849
#17:       2 motor1     1   pred_noom -1.1614  0.0589
#18:       2 motor1     1   nopred_om -1.2779 -0.0576
#19:       2 motor1     1     pred_om -1.1234  0.0969
#20:       2 motor1     1        null -1.2203  0.0000
#21:       2 motor1     2 nopred_noom -1.5728 -0.1558
#22:       2 motor1     2   pred_noom -1.6614 -0.2444
#23:       2 motor1     2   nopred_om -1.7076 -0.2906
#24:       2 motor1     2     pred_om -1.7702 -0.3532
#25:       2 motor1     2        null -1.4170  0.0000
#Subject    ROI Block   Condition    Beta   delta

【讨论】：

这使用附加包datatable，您首先需要安装它，然后再安装library(datatable)。