我目前正在尝试将两个df眼动跟踪数据中的信息进行组合。在一个df(行为)中,有与实验中每个试验相关的开始和结束时间。在另一个df(gaze)中,记录了凝视的时间戳记。我想遍历每个凝视时间戳,并评估它是否在试验的开始和结束时间之内(从行为df提取的信息),如果是这样,请将行为df的试验信息添加到其中的“试验”列中。凝视df。
df如下:
Behavioral df
StartTime EndTime Trial
1: 0 0.8 a
2: 1 1.8 b
3: 2 2.8 c
4: 3 3.8 d
Gaze df
Gaze x y Frame Trial
1: 0.00 100 200 126 NA
2: 0.20 101 201 126 NA
3: 0.40 102 202 127 NA
4: 0.80 103 203 127 NA
5: 0.60 104 204 127 NA
6: 0.90 105 205 127 NA
7: 1.20 106 206 128 NA
8: 1.40 107 207 128 NA
9: 1.60 108 208 128 NA
10: 2.02 109 209 129 NA
11: 2.50 110 210 129 NA
12: 2.90 111 211 129 NA
13: 3.10 112 212 130 NA
14: 3.79 113 213 130 NA
我想看看凝视的时间戳。即,对于Gaze$Gaze[1]
,它是否在0到0.8之间?是>>> Gaze$Trial[1]=a
我尝试过
for(i in Gaze$Gaze){
if(as.numeric(Gaze$Gaze[i]) >= as.numeric(Behavior$StartTime[i])){
if(as.numeric(Gaze$Gaze[i]) <= as.numeric(Behavior$EndTime[i])){
Gaze$Trial[i]<-Behavior$Trial[i]
}
}
else Gaze$Trial[i]<-NA
}
我得到了错误:
if(as.numeric(fakegaze $ Gaze [i])> = as.numeric(fakebehavior $ StartTime [i]))中的错误{ 参数的长度为零
我认为在合并信息之前,可能需要使用另一个for循环分别遍历两个df,但是我不确定从哪里开始。谢谢!
数据:
library(data.table)
beh = setDT(structure(list(StartTime = c(0, 1, 2, 3), EndTime = c(0.8, 1.8, 2.8, 3.8
), Trial = c("a", "b", "c", "d")), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame"))
gaze = setDT(structure(list(Gaze = c(0, 0.2, 0.4, 0.8, 0.6, 0.9, 1.2, 1.4,
1.6, 2.02, 2.5, 2.9, 3.1, 3.79), x = 100:113, y = 200:213, Frame = c(126L,
126L, 127L, 127L, 127L, 127L, 128L, 128L, 128L, 129L, 129L, 129L,
130L, 130L), Trial = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA)), row.names = c(NA, -14L), class = "data.frame"))
答案 0 :(得分:1)
您可以使用非装备联接在凝视表中更新Trial:
gaze[, Trial := beh[.SD, on=.(StartTime <= Gaze, EndTime >= Gaze), x.Trial]]
Gaze x y Frame Trial
1: 0.00 100 200 126 a
2: 0.20 101 201 126 a
3: 0.40 102 202 127 a
4: 0.80 103 203 127 a
5: 0.60 104 204 127 a
6: 0.90 105 205 127 <NA>
7: 1.20 106 206 128 b
8: 1.40 107 207 128 b
9: 1.60 108 208 128 b
10: 2.02 109 209 129 c
11: 2.50 110 210 129 c
12: 2.90 111 211 129 <NA>
13: 3.10 112 212 130 d
14: 3.79 113 213 130 d
这种方法假设beh
中没有重叠的间隔(在这种情况下,正确的Trial可能是模棱两可的)。
(OP并没有使用data.table标记问题,也没有包含library(data.table)
调用,但我假设他们根据表的打印方式来使用它。)
作为.SD is locked
error bug的一种解决方法,我通常按照错误消息中的建议使用copy(.SD)
。但是,正如OP在评论中指出的那样,对于大数据而言,这可能会很昂贵。通常等效的另一种方法是翻转连接:
# convert to correct NA type
gaze[, Trial := rep(beh$Trial[NA_integer_], .N)]
# reversed update join
gaze[beh, on=.(Gaze >= StartTime, Gaze <= EndTime), Trial := i.Trial]
对于OP而言,它似乎仍然可以产生正确的结果。我通常会avoid this kind of join,因为我觉得它更难阅读,而且会产生奇怪的副作用。特别是,在x[i, on=, v := i.v]
中,如果i
的多行映射到x
的同一行,则仅使用最后匹配的行(无警告或错误)。