有条件地合并两个数据帧中的数据

时间:2019-07-23 15:49:11

标签: r dataframe for-loop merge

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"))

1 个答案:

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)。