Question

我有两个数据框。一个是具有主题，条件，时间戳，x位置和yposition的眼动跟踪数据框。它有超过400,000行。这是一个玩具数据集的例子：

   subid condition time xpos ypos
1      1         1 1.40  195  140
2      1         1 2.50  138  147
3      1         1 3.40  140  162
4      1         1 4.10  188  150
5      1         2 1.10  131  194
6      1         2 2.10  149  111

eyedata <- data.frame(subid = rep(1:2, each = 8),
           condition = rep(rep(1:2, each = 4),2),
           time = c(1.4, 2.5, 3.4, 4.1, 
                    1.1, 2.1, 3.23, 4.44, 
                    1.33, 2.3, 3.11, 4.1,
                    .49, 1.99, 3.01, 4.2),
           xpos = round(runif(n = 16, min = 100, max = 200)),
           ypos = round(runif(n = 16, min = 100, max = 200)))

然后我有一个数据框，其中包含主题，条件，试用编号以及试用开始和结束时间。它看起来像这样：

   subid condition trial begin end
1      1         1     1  1.40 2.4
2      1         1     2  2.50 3.2
3      1         1     2  3.21 4.5
4      1         2     1  1.10 1.6
5      1         2     2  2.10 3.3
6      1         2     2  3.40 4.1
7      2         1     1  0.50 1.1
8      2         1     1  1.44 2.9
9      2         1     2  2.97 3.3
10     2         2     1  0.35 1.9
11     2         2     1  2.12 4.5
12     2         2     2  3.20 6.3

trials <- data.frame(subid = rep(1:2, each = 6),
                     condition = rep(rep(1:2, each = 3),2),
                     trial= c(rep(c(1,rep(2,2)),2),rep(c(rep(1,2),2),2)),
                     begin = c(1.4, 2.5, 3.21, 
                               1.10, 2.10, 3.4, .50,
                               1.44,2.97,.35,2.12,3.20),
                     end = c(2.4,3.2,4.5,1.6,
                             3.3,4.1,1.1,2.9,
                             3.3,1.9,4.5,6.3))

条件中的试验次数是可变的，我想在我的眼球跟踪数据框中添加一列，根据时间戳是否在时间间隔内指定正确的试验。时间间隔不重叠，但试验之间的眼球跟踪数据会有很多行。最后，我想要一个像这样的数据框：

subid condition trial time xpos ypos
    1      1        1 1.40  198  106
    1      1        2 2.50  166  139
    1      1        2 3.40  162  120
    1      1        2 4.10  113  164
    1      2        1 1.10  162  120
    1      2        2 2.10  162  120

我看过data.table滚动加入，但更喜欢使用dplyr或fuzzyjoin的解决方案。提前谢谢。

Answer 1

这是我尝试过的，但我无法找出差异，所以这可能是一个不完整的答案。该结果的第12,13行可能是时间上的重叠。此外，当使用runif之类的随机生成函数时，请set.seed - 此处xpos和ypos与结果无关，因此不是问题。

eyedata  %>%
  left_join(trials, by = c("subid", "condition")) %>%
  filter( (time >= begin & time <= end)) 

#    subid condition time xpos ypos trial begin end
# 1      1         1 1.40  143  101     1  1.40 2.4
# 2      1         1 2.50  152  173     2  2.50 3.2
# 3      1         1 3.40  185  172     2  3.21 4.5
# 4      1         1 4.10  106  119     2  3.21 4.5
# 5      1         2 1.10  155  165     1  1.10 1.6
# 6      1         2 2.10  169  154     2  2.10 3.3
# 7      1         2 3.23  166  134     2  2.10 3.3
# 8      2         1 2.30  197  171     1  1.44 2.9
# 9      2         1 3.11  140  135     2  2.97 3.3
# 10     2         2 0.49  176  139     1  0.35 1.9
# 11     2         2 3.01  187  180     1  2.12 4.5
# 12     2         2 4.20  147  176     1  2.12 4.5
# 13     2         2 4.20  147  176     2  3.20 6.3

按R

1 个答案: