Question

我搜索了之前已回答的问题，但尚未构建有效的解决方案。以下是演示数据的情况：

假设我让受试者完成计算机任务，他们会对每个试验做出回应。我最终得到了每个试验的数据，关于他们是否给出了准确的答案以及他们的反应时间是什么：

sub1 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub2 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub3 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))

sub.list <- list(sub1, sub2, sub3)

我创建了一个列表，其中每个元素都是主题数据。

现在来了我的问题。我想为每个主题创建另一个列，该列仅具有用于准确试验的RT，并且之前还有准确的响应。这是一个非 - 工作for-loop以及我最终想要结束的一个例子。

for(i in 1:length(sub.list)){
  for(j in 2:nrow(sub.list[[i]])){
    if(sub.list[[i]][(j-1), "acc"]==1 & sub.list[[i]][j, "acc"]==1){
      sub.list[[i]][j,]$correct.RT <- sub.list[[i]][j, "RT"]
    } else {
      sub.list[[i]][j,]$correct.RT <- NA
    }
  }
}

> sub.list
[[1]]
   acc  RT correctRT
1    1 259        NA
2    0 187        NA
3    1 256        NA
4    1 288       288
5    1 304       304
6    1 265       265
7    1 312       312
8    1 196       196
9    1 335       335
10   0 276        NA

[[2]]
   acc  RT correctRT
1    1 215        NA
2    0 325        NA
3    1 290        NA
4    0 297        NA
5    0 281        NA
6    1 294        NA
7    0 289        NA
8    1 252        NA
9    0 364        NA
10   0 241        NA

[[3]]
   acc  RT correctRT
1    0 292        NA
2    0 267        NA
3    0 240        NA
4    1 321        NA
5    1 292       292
6    0 269        NA
7    1 241        NA
8    1 206       206
9    1 250       250
10   1 283       283

我这样做的原因是我可以单独执行这些试验的功能。例如：

> sapply(sub.list, function(x) mean(x$correctRT, na.rm=TRUE))
[1] 283.3333      NaN 257.7500

我知道必须有一种方法可以使用mapply或其他一个应用函数来完成此操作，而不是一个笨拙，缓慢的for循环，但我的挂机是如何引用顺序行。

非常感谢任何帮助！

Answer 1

sub.list <- lapply(sub.list, transform,
                   correctRT = ifelse(acc & c(0, head(acc, -1)), RT, NA))

但是考虑到你的最终目标，我宁愿创建一个标志（TRUE / FALSE）变量：

sub.list <- lapply(sub.list, transform,
                   is.valid = acc & c(0, head(acc, -1)))

然后计算方法，例如：

sapply(sub.list, with, mean(RT[is.valid]))

Answer 2

您可以使用mutate包中的plyr功能来完成此任务

让我们首先重新创建数据并设置seeed以使此示例可重现。

set.seed(123)
sub1 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub2 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub3 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))

sub_list <- list(sub1, sub2, sub3)

现在，我们可以将mutate函数应用于列表中的每个数据框

require(plyr)
lapply(sub_list, mutate, acclag = c(NA, head(acc, -1)), 
                    correctRT = ifelse((acc == 0 | acclag == 0), NA, RT))

## [[1]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    1 307     NA        NA
## 2    1 281      1       281
## 3    1 282      1       282
## 4    1 273      1       273
## 5    1 253      1       253
## 6    1 324      1       324
## 7    1 285      1       285
## 8    0 211      1        NA
## 9    0 291      0        NA
## 10   1 256      0        NA

## [[2]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    0 283     NA        NA
## 2    1 261      0        NA
## 3    0 297      1        NA
## 4    0 296      0        NA
## 5    0 295      0        NA
## 6    0 291      0        NA
## 7    1 287      0        NA
## 8    1 268      1       268
## 9    0 261      1        NA
## 10   1 259      0        NA

## [[3]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    0 278     NA        NA
## 2    1 269      0        NA
## 3    0 269      1        NA
## 4    1 311      0        NA
## 5    1 263      1       263
## 6    0 315      1        NA
## 7    1 224      0        NA
## 8    1 288      1       288
## 9    1 274      1       274
## 10   1 276      1       276

Answer 3

lapply(sub.list,
       function(x) {
         a <- x$acc
         # Choose elements which are true, and previous is also true:
         b <- a & c(0, a[-length(a)])
         x$correctRT <- ifelse(b, x$RT, NA)
         x
       })

根据数据帧列表中第N-1行的值选择行N.

3 个答案: