Question

我需要创建一个数据框，其变量是另一个数据框的重新编码值。

数据矩阵中有一列由一组评价者和一名专家评价者评分。这是数据结构的样子（这些只是组成值）：

person <- c(1:10)
rater.1 <- c(2,3,2,3,4,3,4,2,3,3)
rater.2 <- c(4,3,2,3,1,2,3,2,3,1)
rater.3 <- c(3,2,3,1,2,2,2,3,1,2)
rater.4 <- c(3,4,3,4,3,4,2,2,3,2)
expert.rater <- c(4,4,2,3,1,2,1,2,2,2)

ratings <- data.frame(person,rater.1,rater.2, rater.3, rater.4, expert.rater)

除了我的真实数据集外，我有131个评分者和400个人。

我需要将每个评估者与专家进行比较，并制作差异分数的新数据框。我可以想到这样做，除非它非常繁琐，可能不是一个好主意：

rater.1_a <- abs(rater.1 - expert.rater)
rater.2_a <- abs(rater.2 - expert.rater)
rater.3_a <- abs(rater.3 - expert.rater)
rater.4_a <- abs(rater.4 - expert.rater)

difference <- data.frame(person,rater.1_a,rater.2_a, rater.3_a, rater.4_a)

有没有更快的方法来创建131个新的rater.x_a变量？

Answer 1

为什么不呢：

abs(ratings[,2:5] - ratings[,6])
   rater.1 rater.2 rater.3 rater.4
1        2       0       1       1
2        1       1       2       0
3        0       0       1       1
4        0       0       2       1
5        3       0       1       2
6        1       0       0       2
7        3       2       1       1
8        0       0       1       0
9        1       1       1       1
10       1       1       0       0

（如果您的数据很大，而且所有数字都是数字，那么使用矩阵而不是数据框执行此操作可能会更快。）

Answer 2

这将创建一个差异分数矩阵＆＃39;：

> ToCalc = ratings[,grep("rater\\.", names(ratings))]
> Result = apply(ToCalc, 2, function(X) abs(X - ratings$expert.rater))

          rater.1 rater.2 rater.3 rater.4
 [1,]       2       0       1       1
 [2,]       1       1       2       0
 [3,]       0       0       1       1
 [4,]       0       0       2       1
 [5,]       3       0       1       2
 [6,]       1       0       0       2
 [7,]       3       2       1       1
 [8,]       0       0       1       0
 [9,]       1       1       1       1
[10,]       1       1       0       0

然后将格式与第一帧匹配：

Result = data.frame(person=ratings$person, Result, expert.rater=ratings$expert.rater)

重新编码许多变量以在r中创建新的数据帧

2 个答案: