在 R 中组合和转换数据帧答案

【问题标题】：Combining and Transforming Data Frames in R在 R 中组合和转换数据帧
【发布时间】：2017-04-30 22:35:56
【问题描述】：

我在 R 中有一堆看起来像这样的数据框：

print(output[2])
Button Intensity Acc Intensity RT    Time tdelta SubjectID CoupleID PrePost
 1:      0        30   0       0.0  0 83325.87  0.000      1531 153    Post
 2:      1        30   1      13.5  0 83362.65 36.782      1531 153    Post
 3:      1        30   1      15.0  0 83376.68 14.027      1531 153    Post
 4:      1        30   1       6.0  0 83392.27 15.585      1531 153    Post
 5:      1        30   1      15.0  0 83398.77  6.507      1531 153    Post

 print(output[1])
 [[1]]
     Button Intensity Acc Intensity RT     Time tdelta SubjectID CoupleID PrePost
  1:      0        30   0       0.0  0 77987.93  0.000      1531 153 Pre
  2:      1        30   1      13.5  0 78084.57 96.639      1531 153 Pre
  3:      1        30   1      15.0  0 78098.62 14.054      1531 153 Pre
  4:      1        30   1       6.0  0 78114.13 15.508      1531 153 Pre
  5:      1        30   1      15.0  0 78120.67  6.537      1531 153 Pre

我想将它们组合成一个具有以下逻辑和格式的大数据框：

SubjectID  CoupleID  PrePost  Miss1RT   Miss2RT Miss3RT Hit1RT   Hit2RT  Hit3RT
1531    153          Post     0.00       NA     NA      NA     36.78    14.027
1531    153          Pre      0.00       NA     NA      NA     96.638   14.054

如果 Button == 0，则为 Miss，如果 ==1，则为 Hit。所以，它应该是这样的：

for row in output[i].rows:
   if Button ==0:
      Miss1RT ==tdelta
   elif Button ==1;
      Miss1RT =='NA'

然后是翻转版本，如果 Button 为 1，则 Hit[i]RT 为 tdelta，否则为“NA”。

每个数据帧有 26 行，每一行是命中或未命中，因此将有 26 个未命中列和 26 个命中列，每个 SubjectID 有两行 - 一行用于 Pre，一行用于 Post。所以最终输出的列标题将是：

SubjectID  CoupleID  PrePost  Miss1RT   Miss2RT ...Miss26RT  Hit1RT  Hit2RT ... Hit26RT

我是 R 新手，正在努力学习正确的语法。

【问题讨论】：

你只想看前两个Hits和Misses吗？或者你想看看所有可能的？ IE。您想为您的Post、CoupleID = 153 使用Hit2RT = 15.585 吗？
我想要 Hit1-26RT 和 Miss1-26RT 的每个 Pre/Post SubjectID 相同，以便 26 Button==1 或 0 行中的每一个在 Hit[i]RT 或Miss[i]RT 和另一个中的“NA”。为了清楚起见，编辑了帖子。
那么Hit1RT 应该是NA 吗？然后Hit2RT 成为36.78?
facepalm 是的。让我解决这个问题。

标签： r csv dataframe data-processing

【解决方案1】：

这样的事情应该可以工作：

#Get data in structure OP has
output <- list(pre, post)
output2 <- lapply(output, function(x) cbind(x, num = paste0(1:nrow(x), "RT")))
pre_post <- do.call("rbind", output2)

#Perform actual calculations
pre_post$miss <- ifelse(pre_post$Button == 0, pre_post$tdelta, NA)
pre_post$hit <- ifelse(pre_post$Button == 1, pre_post$tdelta, NA)

pre_post_melted <- melt(pre_post, id.vars = c("SubjectID", "CoupleID", "num", "PrePost"), measure.vars = c("hit","miss"))
pre_post_res <- dcast(pre_post_melted, SubjectID + CoupleID + PrePost ~ variable + num, sep = "")

pre_post_res

  #SubjectID CoupleID PrePost hit_1RT hit_2RT hit_3RT hit_4RT hit_5RT miss_1RT miss_2RT miss_3RT miss_4RT miss_5RT
#1      1531      153    Post      NA  36.782  14.027  15.585   6.507        0       NA       NA       NA       NA
#2      1531      153     Pre      NA  96.639  14.054  15.508   6.537        0       NA       NA       NA       NA

我们转置数据以动态创建我们想要的所有变量。我们还堆叠数据以避免重复步骤。

数据：

pre <- structure(list(Button = c(0L, 1L, 1L, 1L, 1L), Intensity = c(30L, 
30L, 30L, 30L, 30L), Acc = c(0L, 1L, 1L, 1L, 1L), Intensity = c(0, 
13.5, 15, 6, 15), RT = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Time = c(77987.93, 
78084.57, 78098.62, 78114.13, 78120.67), tdelta = c(0, 96.639, 
14.054, 15.508, 6.537), SubjectID = c(1531L, 1531L, 1531L, 1531L, 
1531L), CoupleID = c(153L, 153L, 153L, 153L, 153L), PrePost = c("Pre", 
"Pre", "Pre", "Pre", "Pre")), .Names = c("Button", "Intensity", 
"Acc", "Intensity", "RT", "Time", "tdelta", "SubjectID", "CoupleID", 
"PrePost"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

post <- structure(list(Button = c(0L, 1L, 1L, 1L, 1L), Intensity = c(30L, 
30L, 30L, 30L, 30L), Acc = c(0L, 1L, 1L, 1L, 1L), Intensity = c(0, 
13.5, 15, 6, 15), RT = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Time = c(83325.87, 
83362.65, 83376.68, 83392.27, 83398.77), tdelta = c(0, 36.782, 
14.027, 15.585, 6.507), SubjectID = c(1531L, 1531L, 1531L, 1531L, 
1531L), CoupleID = c(153L, 153L, 153L, 153L, 153L), PrePost = c("Post", 
"Post", "Post", "Post", "Post")), .Names = c("Button", "Intensity", 
"Acc", "Intensity", "RT", "Time", "tdelta", "SubjectID", "CoupleID", 
"PrePost"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

【讨论】：

看起来第一步是合并数据帧的“前”和“后”列表，但它们都只是在一个数据帧列表中，“输出”。当我尝试output$miss <- ifelse(output$Button == 0, output$tdelta, NA) output$hit <- ifelse(output$Button == 1, output$tdelta, NA) 时，它没有给我任何错误，但似乎没有改变任何东西。 pre_post_melted <- melt(output, id.vars = c("SubjectID", "CoupleID", "num", "PrePost"), measure.vars = c("hit","miss")) Error in melt.data.table(X[[i]], ...) : One or more values in 'id.vars' is invalid.
@HeatherCohen 那是因为听起来output 是一个列表。尝试堆叠output$pre 和output$post
或者在您的案例堆栈中 output[[1]] 和 output[[2]]
由于output列表中有13个数据框，以后可能会更多，所以我把它改成：df <- do.call("rbind", output) df$miss <- ifelse(df$Button == 0, df$tdelta, NA) df$hit <- ifelse(df$Button == 1, df$tdelta, NA)melted行之后，我得到这个错误Error in melt.data.table(df, id.vars = c("SubjectID", "CoupleID", "num", : One or more values in 'id.vars' is invalid.
那是因为您需要num 列。您可以使用lapply(output, function(x) cbind(x, num = paste0(1:nrow(x), "RT"))) 在列表中的每个数据框上创建它